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）：
