csvファイルをPandasで読み込むと特定の列の要素がすべてNaNになってしまう

前提・実現したいこと

数値データが入った複数のcsvファイル（0000.csv, 0001.csv, ..., 0039.csv）をDataFrameに格納したいです。
ただし、1つのcsvファイルには条件が異なる3つの水準で取得したデータが入っているので、それぞれの水準毎に分割し、別々のDataFrameを生成したいです。
また、0019.csv, 0036.csvについては、データ取得時の設定ミスの関係で、データを抜き出す範囲に気をつける必要があります。

発生している問題・エラーメッセージ

lowに格納されている0019の要素がすべてNaNになる。

該当のソースコード

Python
1import pandas as pd
2import numpy as np
3import matplotlib.pyplot as plt
4import pathlib
5import csv
6import codecs
7import os
8
9csv_files = pathlib.Path("./data/Waves/").glob('*.CSV') #オブジェクトとしてcsvを取得
10std = mid = low = pd.DataFrame([]) #標準・中・低のDataFrameを作成
11
12for csv_file in csv_files:
13    data = pd.read_csv(csv_file, skiprows=15, usecols=[1], names=[csv_file.stem])
14    if csv_file == "0019.CSV":
15        data1 = data[3000:8000]
16        data2 = data[25000:30000]
17        data3 = data[60000:65000]
18    elif csv_file == "0036.CSV":
19        data1 = data[10000:15000]
20        data2 = data[80000:85000]
21        data3 = data[150000:155000]
22    else:
23        data1 = data[10000:15000]
24        data2 = data[50000:55000]
25        data3 = data[120000:125000]
26
27        std = pd.concat([std, data1.reset_index(drop=True)], axis=1)
28        mid = pd.concat([mid, data2.reset_index(drop=True)], axis=1)
29        low = pd.concat([low, data3.reset_index(drop=True)], axis=1)
30

0019csv
1"Header Size"           ,15              
2"Model Name"            ,"DL850E        "
3"Comment"               ,"                         "
4"BlockNumber"           ,1               
5"TraceName"             ,"CH1           "
6"BlockSize"             ,85586           
7"VUnit"                 ,"V             "
8"SampleRate"            ,500.000000      
9"HResolution"           ,2.000000e-03    
10"HOffset"               ,-1.711700e+02   
11"HUnit"                 ,"s             "
12"DisplayPointNo."       ,1               
13"PhaseShift"            ,1               
14"Date"                  ,"2021/08/30    "
15"Time"                  ,"16:15:36.60285918"
16
17,-1.9067E+00,
18,-1.9033E+00,
19…
20