使用pandas将多空格分隔文本转为指定列CSV的问题求助

原始文本的特征是第一列为纯数字、最后一列为单个标识字符，中间带空格的内容为完整地址，直接按空格拆分或普通分隔符读取会破坏地址结构，可通过以下两种方案实现需求：

方法1：纯Python原生实现（无需第三方依赖，逻辑灵活） #

# 配置输入输出路径
input_txt_path = "你的原始文本路径.txt"
output_csv_path = "导出目标路径.csv"

with open(input_txt_path, "r", encoding="utf-8") as txt_file, open(output_csv_path, "w", encoding="utf-8") as csv_file:
    # 写入表头
    csv_file.write("Number,Address,In_Out\n")
    for line in txt_file:
        line = line.strip()
        if not line:
            continue # 跳过空行
        parts = line.split()
        number = parts[0]
        in_out = parts[-1]
        address = " ".join(parts[1:-1]).strip()
        # 写入处理后的行
        csv_file.write(f"{number},{address},{in_out}\n")

方法2：Pandas实现（适合需要后续数据处理的场景） #

import pandas as pd

# 读取原始文本，每行先作为单独的原始列存储
df = pd.read_csv("你的原始文本路径.txt", header=None, names=["raw_content"])

# 拆分提取三列内容
df["Number"] = df["raw_content"].str.split().str[0]
df["In_Out"] = df["raw_content"].str.split().str[-1]
df["Address"] = df["raw_content"].apply(lambda x: " ".join(x.split()[1:-1]).strip())

# 导出目标CSV
df[["Number", "Address", "In_Out"]].to_csv("导出目标路径.csv", index=False, encoding="utf-8")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cb101