本文介绍一种高效、单次遍历的方案：通过逐行扫描csv文件，定位以“[deal type]”开头的首行作为数据头，随后直接将剩余内容交由pandas.read_csv解析，避免重复读取或硬编码跳过行数。
在实际数据处理场景中，许多每日生成的CSV文件存在“头部噪声”——前若干行包含元信息、说明、空行或格式化分隔符，而真正结构化的表格数据（带列名）往往从某一行动态出现。当该起始行位置不固定（无法用skiprows=5等静态参数），但具备明确文本特征（如本例中首列为[Deal Type]）时，推荐采用流式预扫描 + 文件句柄接力的方式。
核心思路是：不加载整个文件到内存，而是打开文件后逐行迭代，一旦匹配到目标表头行（例如 line.startswith("[Deal Type]")），立即终止扫描，并将此时的文件指针位置作为数据正文起点，再将该“已定位的文件对象”直接传给 pandas.read_csv()。由于Python文件对象是可迭代且支持后续读取的，read_csv() 会自动从当前指针处开始解析，无需重开文件或二次读取。
以下为完整可运行示例（使用 io.StringIO 模拟文件，生产环境替换为真实路径）：
import pandas as pd
import io
# 示例数据（模拟真实CSV文件内容）
csv_content = """Counterparty Name
ID Number
.
.
Asset
USD.HO
USD.LCO
USD.RB
Cpty:
Product:
[Deal Type],[Amount],[Currency],[Date]
Deal_A,100000.5,USD,2024-04-01
Deal_B,75000.0,EUR,2024-04-02
"""
# 关键步骤：打开文件对象，扫描至目标行
with io.StringIO(csv_content) as f:
# 逐行查找表头起始标记
for line in f:
if line.strip().startswith("[Deal Type]"):
break
# 此时f的指针已位于表头行之后，read_csv将从此处读取
df = pd.read_csv(f, skiprows=0) # skiprows=0确保不跳过已定位的表头行
print(df)⚠️ 注意事项：
- 必须使用 strip()：原始行末含换行符\n，直接 line.startswith("[Deal Type]") 可能失败；建议统一用 line.strip().startswith(...)。
- 列分隔符需显式指定：若CSV使用非逗号分隔（如制表符、分号），务必传入 sep='\t' 或 sep=';' 参数。
- 处理真实文件时：将 io.StringIO(csv_content) 替换为 open("your_file.csv", "r", encoding="utf-8")，并添加 try/finally 或 with 确保文件关闭。
- 兼容性增强：若表头可能含空格或方括号变体（如 "Deal Type" 无括号），可改用正则匹配：re.search(r'^\s*\[?Deal Type\b', line.strip())。
该方法时间复杂度为 O(n)，仅一次磁盘/内存扫描，内存占用低，且完全复用pandas原生解析能力，是处理“动态表头CSV”的轻量级最佳实践。
