用Pandas读取多个分隔方式的文件
如果你的文本文件的第一行数据是使用逗号分隔的，而其余行是使用 tab 分隔的
你需要在 Pandas 中使用 read_csv 函数，并使用正则表达式指定多个分隔符。
1,2,3,4,5,6 a b c d e f z x c v b n
以下是如何使用 Pandas 读取该文件的代码：
import pandas as pd
# 读取文本文件，使用正则表达式指定多个分隔符，并将第一行作为列名
df = pd.read_csv('data.txt', sep=r'[,\t]', engine='python', header=0)
# 打印数据框
print(df)输出结果应为：
1 2 3 4 5 6
0 a b c d e f
1 z x c v b n
这里的 sep 参数使用了正则表达式 [,\t]，表示分隔符可以是逗号或者 tab。
engine 参数指定了解析器的引擎，这里我们选择了 Python 自带的解析器。
最后，header=0 参数告诉 Pandas 使用第一行作为列名。
Pandas读取TXT，txt中数据以空格间隔
可以使用pandas的read_csv函数来读取TXT文件中的数据。
在调用read_csv函数时，可以使用sep参数指定数据之间的分隔符。
例如：
如果TXT文件中的数据以空格间隔，则可以使用sep=' '调用read_csv函数。
下面是一个例子
import pandas as pd
# 读取TXT文件中的数据
df = pd.read_csv('data.txt', sep=' ')
# 显示前5行数据
df.head()总结
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。