如何将空格分隔TXT文件转换为指定格式的Pandas DataFrame？

我有如下格式的TXT文件：

DBSH
(NFr) O (NTo) Nc C (Vmn (Vmx Bctrl (Qini) T A (Extr
 121             D 0950 1050   121   -10. C         
(G  O E (U) UOp (Sht ) M
 1        2   2    -5. S
 2        1   0   -10. S
FBAN
(NFr) O (NTo) Nc C (Vmn (Vmx Bctrl (Qini) T A (Extr
 125             D 0950 1050   125    3.1 C         
(G  O E (U) UOp (Sht ) M
 1        3   1    3.1 S
 2        1   0    -5. S
FBAN

我希望得到如下格式的DataFrame：

DBSH  NaN  NaN   NaN NaN Nan    NaN  NaN   NaN    NaN NaN NaN
(NFr) O    (NTo) Nc  C   (Vmn   (Vmx Bctrl (Qini) T   A   (Extr
121   NaN  NaN   NaN D   0950   1050 121   -10.   C   NaN NaN       
(G    O    E     (U) UOp (Sht ) M    NaN   NaN    NaN NaN NaN
1     NaN  NaN   2   2   -5.    S    NaN   NaN    NaN NaN NaN
2     NaN  NaN   1   0   -10.   S    NaN   NaN    NaN NaN NaN
FBAN  NaN  NaN   NaN NaN Nan    NaN  NaN   NaN    NaN NaN NaN
(NFr) O   (NTo)  Nc  C   (Vmn   (Vmx Bctrl (Qini) T   A   (Extr
125   NaN NaN    NaN D   0950   1050 125   3.1    C   NaN NaN    
(G    O   E     (U) UOp (Sht )  M    NaN   NaN    NaN NaN NaN
1     NaN NaN   3   1   3.1     S    NaN   NaN    NaN NaN NaN
2     NaN NaN   1   0   -5.     S    NaN   NaN    NaN NaN NaN
FBAN  NaN  NaN   NaN NaN Nan    NaN  NaN   NaN    NaN NaN NaN
99999 NaN  NaN   NaN NaN Nan    NaN  NaN   NaN    NaN NaN NaN

我已尝试以下代码：

data_file = _teste
data_file_delimiter = " "
largest_columns_count = 0
with open(data_file, 'r') as temp_f:
    lines = temp_f.readlines()
    for l in lines:
        column_count = len(l.split(data_file_delimiter))+1
        largest_columns_count = column_count if largest_columns_count < column_count else largest_columns_count
column_names = [i for i in range(0, largest_columns_count - 1)]
df = pd.read_csv(data_file, header=None, delimiter=data_file_delimiter,
                  names=column_names, dtype=object)

但输出结果不符合预期，请问该如何解决？

你的问题核心是用普通空格分隔读取文件，但原文件是固定宽度格式（列与列用固定数量空格区分），pd.read_csv会把连续空格当成单个分隔符，导致列对齐完全错误。以下是修正方案：

解决步骤 #

1. 用固定宽度读取方法解析文件
   使用pd.read_fwf自动识别固定宽度列，完美匹配原文件格式：

   import pandas as pd
   
   df = pd.read_fwf("_teste", header=None, dtype=object)
   

2. 统一列数为12列
   检查当前列数，不足的话补充NaN列：

   target_cols = 12
   current_cols = df.shape[1]
   if current_cols < target_cols:
       # 添加缺失的列，填充NaN
       df = pd.concat([
           df, 
           pd.DataFrame(pd.NA, index=df.index, columns=range(current_cols, target_cols))
       ], axis=1)
   

3. 追加最后一行99999数据
   构造目标行并添加到DataFrame末尾：

   last_row = pd.Series(["99999"] + [pd.NA]*(target_cols-1), index=df.columns)
   df = pd.concat([df, last_row.to_frame().T], ignore_index=True)
   

完整代码 #

import pandas as pd

# 读取固定宽度文件
df = pd.read_fwf("_teste", header=None, dtype=object)

# 统一列数为12列
target_cols = 12
current_cols = df.shape[1]
if current_cols < target_cols:
    df = pd.concat([
        df, 
        pd.DataFrame(pd.NA, index=df.index, columns=range(current_cols, target_cols))
    ], axis=1)

# 添加最后一行99999数据
last_row = pd.Series(["99999"] + [pd.NA]*(target_cols-1), index=df.columns)
df = pd.concat([df, last_row.to_frame().T], ignore_index=True)

# 输出匹配预期格式的结果
print(df.to_string(index=False, na_rep='NaN'))

说明 #

• pd.read_fwf会自动识别固定宽度列，无需手动指定分隔符，彻底解决连续空格导致的列错位问题。
• 补全列数确保所有行都有12列，和你期望的格式完全对齐。
• 最后追加的行严格匹配要求的99999开头格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ruan Carlo Weiers Britzke