如何将含空格分隔值的列表转换为Pandas DataFrame？

你的代码失效原因是：你用制表符\t拆分字符串，但实际数据是空格分隔的，而且每行末尾带\n换行符，导致拆分结果不符合预期。以下是两种可行的解决方案：

方法一：手动清理并拆分字符串 #

先去掉每行的换行符，再用默认的split()（按任意数量空格拆分）处理：

import pandas as pd

text = ['FA874296 31DEC2024 1519 12 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 31MAR2025 1519 13 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 30JUN2025 1519 14 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 30SEP2025 1519 15 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 31DEC2025 1519 16 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n']

# 清理换行符并拆分
df = pd.DataFrame([line.strip().split() for line in text])
print(df)

方法二：用pd.read_csv更高效处理 #

利用pandas内置的read_csv，将列表拼接成字符串后模拟文件输入，自动处理空格分隔（支持多个连续空格）：

import pandas as pd
import io

text = ['FA874296 31DEC2024 1519 12 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 31MAR2025 1519 13 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 30JUN2025 1519 14 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 30SEP2025 1519 15 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n',
        'FA874296 31DEC2025 1519 16 UF_128 UF_128 0 0 0 0 0\n']

# 拼接字符串并读取为DataFrame
df = pd.read_csv(io.StringIO(''.join(text)), sep='\s+', header=None)
print(df)

两种方法都能得到正确的DataFrame，方法二更适合复杂的空格分隔场景（比如存在多个连续空格的情况）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者itthrill