python + pandas读取含有不同空格的txt , csv，excel文件，以及跳过指定错误行数据

使用pandas读取含有不同空格的txt , csv，excel文件

若txt文件全为float或者int时候

txt = np.loadtxt(file)  # 此仅适用于全数据类型的txt 文件 ,且文件内无空数据
txtDF = pd.DataFrame(txt, columns=column_name)

txt 文件中，空格数不一致时候

file ="test.csv"
f = open(file)
data = pd.read_csv(f, sep='\s+', names=column_name) #设置列名和 默认以多个空格来识别数据

参考：https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/79054126

excel 文件还有多个sheet时候

path = 'E:/light_demo/data/物理站点清单.xlsx'
physical_station = pd.read_excel(path,sheetname=None) # 当有多个sheet时候
for key,values in physical_station.items(): 
    data = physical_station[key] # 读取不同的 sheet  

##某一行数据有错误时，可以通过skiprows参数来跳过这些行

  data = pd.read_csv("data.txt",skiprows=[223445,])