无法在python中将文本转换为数据帧

您可以先拆分行,再拆分列,然后将其馈送到 DataFrame 构造函数,可选 fillna 具有 '' :

s = 'This is \nsample text\n\nName|age\n--|--\n1.abc|45\n2.xyz|34'
df = pd.DataFrame([x.split('|') for x in s.split('\n')]).fillna('')

或者,使用 Series 和 str.split :

df = pd.Series(s.splitlines()).str.split('|', expand=True).fillna('')

输出:

             0    1
0     This is      
1  sample text     
2                  
3         Name  age
4           --   --
5        1.abc   45
6        2.xyz   34

一种可能的解决方案:

text = 'This is \nsample text\n\nName|age\n--|--\n1.abc|45\n2.xyz|34'

pd.read_csv(StringIO(text), lineterminator='\n', engine='c', header=None)

输出:

             0
0     This is 
1  sample text
2     Name|age
3        --|--
4     1.abc|45
5     2.xyz|34

要拆分列,我们可以使用 str.split 之后 read_csv :

(pd.read_csv(StringIO(text), lineterminator='\n', engine='c', header=None)[0]
 .str.split('|', expand=True))

输出:

             0     1
0     This is   None
1  sample text  None
2         Name   age
3           --    --
4        1.abc    45
5        2.xyz    34

我们可以把每一行分成 | 并从中创建一个数据帧:

import pandas as pd

text = 'This is \nsample text\n\nName|age\n--|--\n1.abc|45\n2.xyz|34'

array = [line.split('|') if '|' in line else [line, ''] for line in text.splitlines()]

df = pd.DataFrame(array)
print(df)

输出:

             0    1
0     This is      
1  sample text     
2                  
3         Name  age
4           --   --
5        1.abc   45
6        2.xyz   34