您可以设置分隔符：

# or suggested by @AndrejKesely, sep=r'\s+'
df = pd.read_csv('template.csv', sep=' ')
print(df)

# Output
   a  b  c  d e  f g  h k
0  1  2  3    4    5    6
1  2  2  3    4    5    6
2  3  2  3    4    5    6
3  4  2  3    4    5    6
4  5  2  3    4    5    6
5  6  2  3    4    5    6

字符串
也可以使用shlex，但只在第一行使用：

with open('template.csv') as fp:
    headers = shlex.split(fp.readline())
    df = pd.read_csv(fp, header=None, names=headers, sep=' ')

型

您可以将csv模块与自定义的CSV一起使用，以有效地读取带有引号的列名的空格分隔文件。

import pandas as pd
import csv

with open('template.csv', 'r') as file:
    # Read the header line
    header = next(file)
    # Use csv.reader with a space as the delimiter and a double quote as the quote character
    reader = csv.reader(file, delimiter=' ', quotechar='"')
    # Extract the data
    data = list(reader)

# Create a DataFrame with the header and data
df = pd.DataFrame(data, columns=[colName.strip('"') for colName in header.split()])
print(df)

字符串

在这种情况下，看起来你可以只使用delim_whitespace=True，（它相当于sep="\s+"，尽管只应该使用其中一个），即任何空格都是分隔符，默认情况下，"是quotechar，所以：

df = pd.read_csv('template.csv', delim_whitespacebool=True)

字符串