import csv
# Open the CSV file
with open('data.csv', 'r') as file:
    # Create a CSV reader object
    reader = csv.reader(file)

    # Skip the header row
    next(reader)

    # Process the remaining rows
    for row in reader:
        # Process each row as needed
        print(row)

import pandas as pd
# Read the CSV file into a pandas DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv', skiprows=1)
# Process the DataFrame as needed
print(df.head())

import csv
from itertools import islice
# Open the CSV file
with open('data.csv', 'r') as file:
    # Create a CSV reader object
    reader = csv.reader(file)

    # Skip the header row
    rows = islice(reader, 1, None)

    # Process the remaining rows
    for row in rows:
        # Process each row as needed
        print(row)

Метод 4: использование атрибута Skip_header функции genfromtxt() из библиотеки numpy.
Если вы работаете с числовыми данными в файле CSV, библиотека numpy предоставляет функцию genfromtxt(), которую можно использовать для прочитайте файл и пропустите строку заголовка. Вот пример:

import numpy as np
# Read the CSV file using numpy
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',', skip_header=1)
# Process the data as needed
print(data)

Не забудьте выбрать метод, который лучше всего соответствует вашему конкретному случаю использования и требованиям. Приятного кодирования!