我所做的就是用熊猫形来称呼N行。我认为性能不是最好的，但是举个例子，如果N=1000:

import pandas as pd
yourfile = pd.read_csv('path/to/your/file.csv',nrows=1000)

我所做的就是用熊猫形来称呼N行。我认为性能不是最好的，但是举个例子，如果N=1000:

import pandas as pd
yourfile = pd.read_csv('path/to/your/file.csv',nrows=1000)

从Python 2.6开始，您可以利用IO基类中更复杂的函数。所以上面评分最高的答案可以改写为:

    with open("datafile") as myfile:
       head = myfile.readlines(N)
    print head

(你不必担心你的文件少于N行，因为没有StopIteration异常抛出。)

如果您有一个非常大的文件，并假设您希望输出为numpy数组，则使用np。Genfromtxt将冻结您的计算机。以我的经验来看，这样好多了:

def load_big_file(fname,maxrows):
'''only works for well-formed text file of space-separated doubles'''

rows = []  # unknown number of lines, so use list

with open(fname) as f:
    j=0        
    for line in f:
        if j==maxrows:
            break
        else:
            line = [float(s) for s in line.split()]
            rows.append(np.array(line, dtype = np.double))
            j+=1
return np.vstack(rows)  # convert list of vectors to array

Python 3:

with open("datafile") as myfile:
    head = [next(myfile) for x in range(N)]
print(head)

Python 2:

with open("datafile") as myfile:
    head = [next(myfile) for x in xrange(N)]
print head

下面是另一种方法(Python 2和3都是):

from itertools import islice

with open("datafile") as myfile:
    head = list(islice(myfile, N))
print(head)

如果你想快速读取第一行并且不关心性能，你可以使用.readlines()返回列表对象，然后对列表进行切片。

例如，前5行:

with open("pathofmyfileandfileandname") as myfile:
    firstNlines=myfile.readlines()[0:5] #put here the interval you want

注意:整个文件是读取的，所以不是最好的从性能的角度来看，但它 是易于使用，快速编写和易于记忆，所以如果你只是想执行 一些一次性计算非常方便

print firstNlines

与其他答案相比，一个优点是可以轻松地选择行范围，例如跳过前10行[10:30]或最后10行[:-10]或只选择偶数行[::2]。