您可以先读取几行，然后尝试DataFrame.filter来获取可能的列

cols = pd.readcsv('path', nrows=10).filter(regex='S_\d*').columns
df = pd.readcsv('path', usecols=cols)

采取了与评论中提到的相同的方法（截至目前）。下面是我使用的详细片段：

def extract_col_names(all_cols, pattern):
    result = []
    
    for col in all_cols:
        if re.match(pattern, col):
            result.append(col)
        else:
            continue
            
    return result

extract_col_names(cols, pattern="S_\d+")

而且它起作用了！但是如果没有这种变通方法，即使是装载柱子本身也足够重。那么，在阅读CSV时，是否存在解析正则表达式模式的方法呢？这仍然是个问题。
谢谢你的回应：）

您可以使用usecols参数，如下所示：

import re
import pandas as pd

pattern = 'S_\d+'

df = pd.read_csv('path/your_file.csv', usecols=lambda col: bool(re.match(pattern, col)))