pandas使用read_fwf读取字符串时单词末尾s被异常截断问题

使用pandas加载固定宽度文本数据时，单独成行的字段值末尾s被意外截断，与原始输入不一致，复现代码如下：

import pandas as pd
import io
read_data = """                      operational               applied  description
description                                              Details names
link
statm               working                            The state of the residenat
stats
in-bytes          0 Bytes                            Total number size
in-drops          0                                  Number of student drop
lans
lanst"""
df = pd.read_fwf(io.StringIO(read_data), delim_whitespace=True)

上述代码执行后，原文本中独立成行的stats、lans两个值末尾的s丢失，输出结果不符合预期。

read_fwf默认会自动扫描所有行推断列的宽度边界，当同时传入delim_whitespace=True时，两套解析逻辑会出现冲突：对于只有第一列有值、其余列全为空的短行，解析器会把行尾的字符（本次复现场景中恰好是stats、lans末尾的s）误识别为列边界标记，直接将该字符截断。

根据数据实际格式选择对应方案即可：

• 方案1：手动指定每列宽度，关闭自动推断。对照原始文本标定每列占用的字符宽度，通过widths参数传入，从根源避免推断错误：

# 三个数值分别对应operational、applied、description三列的宽度，可根据实际排版微调
df = pd.read_fwf(io.StringIO(read_data), widths=[30, 35, 100])

运行后独立成行的stats、lans等字段会完整保留，其余列自动填充为空值，匹配原始文本内容。

• 方案2：如果文本不属于严格对齐的固定宽度格式，仅用空白做字段分隔，直接换用read_csv方法解析更适配，不会出现截断问题：

# 用正则匹配任意长度空白作为分隔符，单独成行的字段会自动填入第一列，其余列留空
df = pd.read_csv(io.StringIO(read_data), sep=r'\s+')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Khader Mohammad