Pandas 读取txt，在txt文件中，有时候解析的数据并非逗号或者分号分隔，对于此种情况，正则表达式就能派上用场。在tead_table()函数中，可以使用sep选项指定正则表达式。

正则表达式

为了更好理解正则表达式的用法，以及用它分割多个元素的方法，先从一个简单例子入手。

假如有一个txt文件，它里面的元素是以空格或制表符分隔的，且没有规律，在这种情况下，就可以用正则表达式兼顾两种分隔符。可以使用通配符\s*，\s匹配空格和制表符，’*’表示1个或者多个字符。更多正则表达式的知识可以参考网页https://geek-docs.com/regexp，常用元字符如下表所示:

通配符

描述

.

除换行符（\n、\r）之外的任何单个字符

\d

一个数字字符，等价于[0-9]

\D

一个非数字字符，等价于 [^0-9]

\s

任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等，等价于 [\f\n\r\t\v]

\S

任何非空白字符，等价于 [^ \f\n\r\t\v]

\n

换行符

\t

制表符

\uxxxx

用十六进制数字xxxx表示的Unicode字符

如果所有的元素随机以制表符或空格分隔，顺序随机，如工作目录中存放文件data1.txt信息如下:

import panda