如何将已呈表格形态的字符串转换为pandas dataframe？

完全可以实现，这里提供两种常用的实现方案，适配你给出的这类多空格分隔的对齐表格文本：

• 方案1：使用pd.read_csv()配合任意空白分隔符
  这个方案适配大多数多空格分隔的文本场景，核心是设置sep='\s+'匹配任意数量的空格作为分隔符，参考代码如下：

import pandas as pd
from io import StringIO

# 待转换的表格字符串
table_str = '''ColA      ColA_weights      ColB   ColB_weights
0  0.038671            1073  1.859599             1
1  20.39974           57362  10.59599             1
2  10.29974            5857  2.859599             1
3  5.040000            1288  33.39599             1
4  1.040000            1064  7.859599             1'''

# 转换为DataFrame
df = pd.read_csv(StringIO(table_str), sep='\s+')

转换完成后可直接调用print(df)验证结果，内容和原表格完全一致。

• 方案2：使用pd.read_fwf()处理固定宽度格式文本
  如果你的表格是严格对齐的固定宽度格式，用专门处理固定宽度文本的read_fwf方法容错性更高，不需要手动设置分隔符：

import pandas as pd
from io import StringIO

# 待转换的表格字符串
table_str = '''ColA      ColA_weights      ColB   ColB_weights
0  0.038671            1073  1.859599             1
1  20.39974           57362  10.59599             1
2  10.29974            5857  2.859599             1
3  5.040000            1288  33.39599             1
4  1.040000            1064  7.859599             1'''

df = pd.read_fwf(StringIO(table_str))

你可以根据自己的文本格式灵活选择对应的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jerzy