使用Pandas绘制CSV数据时无法显示全部数据的问题

看起来你遇到的问题大概率是skipfooter参数在Pandas中的兼容性问题，或者是行数计算错误导致有效数据被意外跳过了。我来给你几个可行的解决方案：

1. 放弃skipfooter，改用数据框截取（最可靠） #

Pandas默认的C解析引擎并不支持skipfooter参数，当你设置这个参数时，Pandas会自动切换到Python引擎，但Python引擎处理尾部行时偶尔会出现识别偏差，导致有效数据被误删。你可以先读取所有有效起始行的数据，再用iloc去掉尾部不需要的行：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

headers = ['Voltage (V)', 'Pixel 1']
# 先跳过前2行无效内容，读取剩余所有行
df_full = pd.read_csv(filename, skiprows=2, names=headers)
# 去掉最后126行无效内容，再设置Voltage为索引
df = df_full.iloc[:-126].set_index('Voltage (V)')

# 验证数据行数是否符合预期
print(f"有效数据行数：{df.shape[0]}")

df.plot()
plt.show()

2. 确认行数计算是否准确 #

手动检查你的CSV文件总行数，然后计算：总行数 - 2（skiprows） - 126（skipfooter）是否等于你手动清理后的有效数据行数。如果数值不匹配，说明你设置的skiprows或skipfooter数值有误，比如可能前3行才是无效内容，或者尾部只有120行需要跳过。

你可以用print(df.shape)查看读取后的数据框行数，对比手动清理后的行数，快速定位问题。

3. 显式指定Python引擎（备选方案） #

如果你坚持要用skipfooter，可以显式指定engine='python'，避免引擎切换时的潜在问题：

df = pd.read_csv(
    filename,
    skiprows=2,
    skipfooter=126,
    names=headers,
    index_col=0,
    engine='python'
)

不过这个方案还是不如第一种可靠，因为Python引擎处理大文件时性能较差，且对某些非标准CSV格式的容错性不如C引擎。

最后，建议你读取数据后用df.head(20)和df.tail(20)查看数据的首尾内容，确认没有把有效数据漏掉，这样能快速验证读取逻辑是否正确。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Elspoons