如何用Pandas read_csv()读取固定列并将剩余内容归入最后一列？

你可以通过两种方式实现需求，核心思路是拆分出前9个固定字段，再将剩余内容合并为第10列：

方法一：逐行读取手动处理 #

直接读取文件每行内容，拆分出前9个字段，剩余部分合并为单个字符串，最后构造DataFrame：

import pandas as pd

# 定义10列的名称，替换成你实际的列名
columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9', 'everything else']
data = []

with open('你的文件路径.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        # 去除首尾空白后按任意空白分割
        parts = line.strip().split()
        # 处理行内容：前9个字段保留，剩余部分合并；字段不足9个时补空值
        if len(parts) > 9:
            row = parts[:9] + [' '.join(parts[9:])]
        else:
            row = parts + [None] * (10 - len(parts))
        data.append(row)

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

方法二：先读取所有列再合并额外列 #

先用read_csv读取所有列，再将第10列及以后的内容合并为everything else，最后保留需要的列：

import pandas as pd

# 读取文件，按任意空白分割所有列
df = pd.read_csv('你的文件路径.txt', sep='\s+', header=None)

# 给前9列命名，替换成你实际的列名
col_names = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6', 'col7', 'col8', 'col9']
# 给额外列临时命名
df.columns = col_names + [f'extra_{i}' for i in range(len(df.columns)-9)]

# 合并所有额外列为单个字符串，空值自动忽略
df['everything else'] = df.iloc[:,9:].apply(lambda x: ' '.join(x.dropna().astype(str)), axis=1)

# 只保留需要的10列
df = df[col_names + ['everything else']]

针对你给出的简化示例（前3列+剩余内容），用上述方法处理后，对应列会得到你预期的结果：

ddd
ppp sjkhdkjsh skdjhsksdkskjdh  ksjh sdkjsdh  ksjdh
iii

内容的提问来源于stack exchange，提问作者WoJ