我有一个波士顿房价的txt文件，我是从UCI机器学习档案中复制过来的，因为数据集已经不再可用，它看起来像这样：

 0.00632  18.00   2.310  0  0.5380  6.5750  65.20  4.0900   1  296.0  15.30 396.90   4.98  24.00 0.02731   0.00   7.070  0  0.4690  6.4210  78.90  4.9671   2  242.0  17.80 396.90   9.14  21.60 0.02729   0.00   7.070  0  0.4690  7.1850  61.10  4.9671   2  242.0  17.80 392.83   4.03  34.70 0.03237   0.00   2.180  0  0.4580  6.9980  45.80  6.0622   3  222.0  18.70 394.63   2.94  33.40 0.06905   0.00   2.180  0  0.4580  7.1470  54.20  6.0622   3  222.0  18.70 396.90   5.33  36.20 0.02985   0.00   2.180  0  0.4580  6.4300  58.70  6.0622   3  222.0  18.70 394.12   5.21  28.70 0.08829  12.50   7.870  0  0.5240  6.0120  66.60  5.5605   5  311.0  15.20 395.60  12.43  22.90

由于没有分隔符选项（制表符、逗号、空格）让我进行分隔并粘贴到MS Excel中，所以我可以制作它的csv文件，有没有简单的代码让我可以使用pandas或numpy快速处理它？

回答：

我认为需要使用read_csv来处理txt文件，同时使用header=None来创建新的表头，并用to_csv写入文件：

df = pd.read_csv('file.txt', delim_whitespace=True, header=None)df.to_csv('file1.txt', index=False, header=None)

或者：

df = pd.read_csv('file.txt', sep='\s+', header=None)df.to_csv('file1.txt', index=False, header=None)