通过将每列的宽度定义为字符数来读取python中的数据

我试图读取一个文件，其中的列由变量空格分隔。我想知道是否有一种方法可以通过定义每列的宽度来读取该文件，即根据为该列保留的字符数

例如：

A B          C  D
- ---------- -- ---
1 foo        32 9.5
4 bar           5.4
5 foofoo_bar 44 

假设我们必须阅读上述数据。请注意，有些条目在C列和D列中不存在。但是，请注意，文件中的第二行（带破折号的一行）指示特定列可以具有的最大字符数

---

因此，问题是给定了数据集中每列的最大宽度，是否有一种方法可以使用pandas或任何其他包在python中读取数据集？

您应该使用。它代表读取固定宽度文件。

您应该使用。它代表读取的固定宽度文件。

np.genfromtxt的分隔符可以是列宽列表而不是分隔符字符。

np.genfromtxt的分隔符可以是列宽列表而不是分隔符字符。

这是一个很好的功能。不幸的是，我发布这个问题的数据有点损坏，所以即使这个函数在那里也不起作用。但它在一个类似的未损坏数据集上工作，该数据集的格式与此完全相同。谢谢你的回答！默认情况下，它将尝试推断固定宽度的列大小。对于再现性，您可能想知道推断的规格是什么，您可以使用：pd.io.parsers.FixedWidthReaderpath.openmode=r，colspecs=infere，delimiter=None，comment=None.colspecs这是一个很好的函数。不幸的是，我发布这个问题的数据有点损坏，所以即使这个函数在那里也不起作用。但它在一个类似的未损坏数据集上工作，该数据集的格式与此完全相同。谢谢你的回答！默认情况下，它将尝试推断固定宽度的列大小。对于再现性，您可能想知道推断的规格是什么，您可以通过以下方法获得：pd.io.parsers.FixedWidthReaderpath.openmode=r，colspecs=infere，delimiter=None，comment=None.colspecs