无明确分隔符的TXT文件如何读取并转换为Pandas数据框

调整方案 #

你的文件属于带前置元数据的制表符分隔文本，之前读取失败的核心原因是未跳过无效前置行、用空格作为分隔符导致列拆分错误，可按以下代码调整：

import pandas as pd

# 手动指定列名，跳过前置无效行和原有表头行
summary = pd.read_csv(
    r"C:\Users\eduardo.romero\Documents\VSC_TXT\Summary.txt",
    skiprows=8,  # 可根据你实际文件的表头位置调整数值：数清楚从第一行到表头行上方共有多少行就填多少
    sep="\t",
    skip_blank_lines=True,
    names=["Position", "Serial", "Fail reason"]
)

# 可选：数据清洗优化
# 去掉Position列的冒号，转为数字格式
summary["Position"] = summary["Position"].str.strip(":").str.strip().astype(int)
# 把未报错的行的失败原因填充为PASS（也可根据需求填空字符串）
summary["Fail reason"] = summary["Fail reason"].fillna("PASS").str.strip()
# 清理Serial列的前后空白
summary["Serial"] = summary["Serial"].str.strip()

如果调整skiprows后还是读取错位，可以先打开原始TXT文件，数清楚「Position Serial Fail reason」这一行是第几行（从0开始计数），skiprows就填这个行号+1即可，直接跳过原有表头自己指定列名可以避免Fail reason因为带空格被拆成两列的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eduardo Romero