为了好玩，你可以尝试regex分隔符：

N = 3 # last N columns

pat = r".+?{}?$".format("([^,]+),"*N)

df = pd.read_csv(file, sep=pat, engine="python").dropna(how="all", axis=1)

字符串
输出量：

print(df)

   Col2  Col3  Col4
0    a3    a4    a5
1    b3    b4    b5
2    c3    c4    c5
3    d3    d4    d5

型

直接在read_csv级别处理这个问题是很困难的。一个选项可能是加载所有数据，然后重新调整它：

df = pd.read_csv(data)

mask = df.notna().loc[:, ::-1].cummax(axis=1).loc[:, ::-1]

out = pd.DataFrame(df.to_numpy()[np.arange(len(df))[:,None],
                                 np.argsort(mask)],
                   index=df.index, columns=df.columns
                  )

字符串
输出量：

Col1  Col2  Col3  Col4
a1   a2    a3    a4    a5
b1   b2    b3    b4    b5
c1  NaN    c3    c4    c5
d1   d2    d3    d4    d5

型
然后，您可以仅选择所需的列
如果只想处理最后的n列：

last_col = 3

mask = df.notna().iloc[:, :-last_col-1:-1].cummax(axis=1).iloc[:, ::-1]

out = df.copy()
out.iloc[:, -last_col:] = (df
                     .iloc[:, -last_col:]
                     .to_numpy()[np.arange(len(df))[:,None],
                                 np.argsort(mask)])

型
输出量：

Col1  Col2  Col3  Col4
a1   a2    a3    a4    a5
b1   b2    b3    b4    b5
c1   c3   NaN    c4    c5
d1   d2    d3    d4    d5

型

如果pandas不是必需的，我想我会使用CSV包和默认阅读器来挑选每行的最后三列：
比如说：

import io
import csv

data = """
Col1,Col2,Col3,Col4
a1,a2,a3,a4,a5
b1,b2,b3,b4,b5
c1,c3,c4,c5
d1,d2,d3,d4,d5
""".strip()

with io.StringIO(data) as file_in:
    reader = csv.reader(file_in)
    headers = next(reader)  # not sure if you want/nead the header
    rows = [row[-3:] for row in reader] # the last three columns

字符串
现在，您可以使用rows做您喜欢的事情

for row in rows:
    print(row)

型
会给你给予：

['a3', 'a4', 'a5']
['b3', 'b4', 'b5']
['c3', 'c4', 'c5']
['d3', 'd4', 'd5']

型

如果你只是想提取每一行最后一个单元格的值，那么你可以使用下面的代码来获取每一行的最后一个单元格。
代码：

import pandas as pd
from io import StringIO

csv_data = """
Col1, Col2, Col3, Col4
a1, a2, a3, a4, a5
b1, b2, b3, b4, b5
c1, c3, c4, c5
d1, d2, d3, d4, d5
"""

df = pd.read_csv(StringIO(csv_data))

last_values = df.apply(lambda row: row.dropna().iloc[-1] if not row.dropna().empty else pd.NA, axis=1)

for _, value in zip(last_values.index, last_values):
    print(value)

字符串
“df = pd.read_csv（StringIO（csv_data））”此行使用pd.read_csv函数将CSV数据读入Pandas DataFrame（df）。StringIO（csv_data）用于将字符串csv_data转换为pd.read_csv可以读取的类似文件的对象。
“last_values = df.apply（lambda行：row.dropna（）.iloc[-1] if not row.dropna（）.empty else pd.NA，axis=1）”这里，通过对DataFrame（df）的每一行应用lambda函数来创建一个名为last_values的新Series。lambda函数使用row.dropna（）检查该行是否具有任何非空值。如果它不为空，它使用iloc[-1]提取最后一个非空值。如果该行为空，则分配pd.NA（Pandas对缺失值的表示）。
“for _，value in zip（last_values.index，last_values）：print（value）“最后，循环迭代last_values系列的索引和值，并打印每个值。该循环实际上打印原始DataFrame的每行中的最后一个非空值。