如何在Python3中解析文件中的行时省略不需要的字符

问题： 我得到了一个.dat文件，其中包含3列100个数据（id号、对象重量、对象值），这些数据由一些空格/制表符分隔（见下文）。为了我在马尔可夫模型类中的作业，我只需将所有这些数据重写到一个3x100数组中，以用于我的模拟。但是，如果列表不再存在，我将无法手动执行此步骤，因此我想学习如何正确读取.dat文件的每一行，以便将每个数据值放入一个（100x3）二维矩阵/列表中，称为“数据”。重申一下，这与家庭作业无关，我只想了解使用python 3高效输入如此大数据文件的最佳方法

.dat输入文件的前八行如下所示。发布的格式与复制到问题框中时的外观不同，但我不想为了格式而对其进行编辑，以防与问题相关

%%id     weight (metric tons)    value (1000 USD) 
1    45220           28312 
2    38764           22635 
3    24801           21689 
4    4507            22864 
5    57671           12037 
6    64263           15571 
7    59482           1618 

在阅读了与python解析相关的其他答案之后，我认为我应该从一个类似于下面的结构开始

with open('Packing.dat') as f:
    for line in f:
        for i in range(len(line)):
            #functionThatMovesDownLineAndDistributesData(char)

我想学习的是如何解析每个数据行，忽略数据之间的所有空格，并将这三种数据类型分布到一个2维数组中以供以后处理

当我向下移动时，我如何忽略任何不是数字的东西

我如何建立一个系统，知道特定数据何时被解析并准备添加到二维矩阵？这些值的大小并不总是相同的，但它们总是由至少一个空格/制表符分隔

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非常感谢任何愿意提供帮助的人

试试下面的方法。我正在遍历文件，跳过第一行，然后解析出整数并将其保存到列表中。
将行拆分为多个元素，并考虑多个空格 e、 g

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非常感谢你！但我不太明白发生了什么。items=line.split（）是否将行拆分为每个单独的字符？将单个值附加到数据时，类别之间的区别在哪里出现？阅读这段代码，我会认为输出应该是[[14522028312]，[23876422635]，…]。

line = '1    45220           28312'
print(line.split())
#['1', '45220', '28312']

datas = []
with open('Packing.dat') as f:
    #Ignore the first line with column description
    next(f)
    #Iterate through lines in the file
    for line in f:
        data = []
        #Get all elements in each line in a list
        items = line.split()
        #Append these elements to a list
        for item in items:
            data.append(int(item))
        #Append the elements list to a bigger list
        datas.append(data)
print(datas)
#[[1, 45220, 28312], [2, 38764, 22635], [3, 24801, 21689], [4, 4507, 22864], [5, 57671, 12037], [6, 64263, 15571], [7, 59482, 1618]]