我有一个包含多个CSV表的文件（如下所示的示例）。该文件被上载到数据库。我想对该文件进行一些操作。为此，我正在考虑使用pandas通过read_csv函数将每个表读入一个单独的数据框。但是，在阅读文档时，我没有看到指定要读取/解析的行的子集的选项。这可能吗？如果没有，还有其他选择吗？
样本文件：
TABLE_1
col1,col2
val1,val2
val3,val4
TABLE_2
col1,col2,col3,col4
val1,val2,val3,val4
...
...
我可以对文件进行初始遍历以确定每个表的开始/结束行。但是，read_csv参数之一是“ filepath_or_buffer ”，但我不能完全确定“ buffer”部分是什么。它是字符串列表还是一个大字符串或其他东西？我可以使用什么缓冲区？有人可以指出一个使用read_csv和缓冲区的小例子吗？感谢您的任何想法。
更新：
如果要跳过特定的行[0,1,5,16,57,58,59]，可以使用skiprows：
df = pd.read_csv(filename, header=None,
names=['col1','col2','col3'], skiprows=[0,1,5,16,57,58,59])
要跳过前两行并阅读后100行，可以使用skiprows和nrows参数，如注释中提到的@Richard Telford：
df = pd.read_csv(filename, header=None, names=['col1','col2','col3'],
skiprows=2, nrows=100)
这是“缓冲区”的一个小例子：
import io
import pandas as pd
data = """\
Name
0 JP2015121
1 US14822
2 US14358
3 JP2015539
4 JP2015156
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True, index_col=0)
print(df)
没有标题的情况相同：
data = """\
0 JP2015121
1 US14822
2 US14358
3 JP2015539
4 JP2015156
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delim_whitespace=True, index_col=0,
header=None, names=['Name'])
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