Load tsvs by specifying \s+ as a separator (sep=<seperator>) value when calling `pd.read_csv'.
If your tsv contains values with spaces, then use \s\s+ instead.
import pandas as pd
w = pd.read_csv('./weather.dat',sep='\s+',index_col=0)Outputs:
MxT MnT AvT HDDay AvDP ... MxS SkyC MxR MnR AvSLP
Dy ...
1 88 59 74.0 53.8 0.0 ... 93.0 23.0 1004.5 NaN NaN
2 79 63 71.0 46.5 0.0 ... 28.0 1004.5 NaN NaN NaN
3 77 55 66.0 39.6 0.0 ... 24.0 1016.8 NaN NaN NaN
4 77 59 68.0 51.1 0.0 ... 40.0 1021.1 NaN NaN NaN
5 90 66 78.0 68.3 0.0 ... 84.0 55.0 1014.4 NaN NaN
6 81 61 71.0 63.7 0.0 ... 93.0 60.0 1012.7 NaN NaN
7 73 57 65.0 53.0 0.0 ... 90.0 48.0 1021.8 NaN NaN
8 75 54 65.0 50.0 0.0 ... 93.0 41.0 1026.3 NaN NaN
9 86 32* 59.0 6.0 61.5 ... 78.0 46.0 1018.6 NaN NaN
10 84 64 74.0 57.5 0.0 ... 84.0 40.0 1019.0 NaN NaN
11 91 59 75.0 66.3 0.0 ... 93.0 45.0 1012.6 NaN NaN
12 88 73 81.0 68.7 0.0 ... 94.0 51.0 1007.0 NaN NaN
13 70 59 65.0 55.0 0.0 ... 83.0 59.0 1012.6 NaN NaN
14 61 59 60.0 5.0 55.9 ... 10.0 93.0 87.0 1008.6 NaN
15 64 55 60.0 5.0 54.9 ... 9.6 96.0 70.0 1006.1 NaN
16 79 59 69.0 56.7 0.0 ... 87.0 44.0 1007.0 NaN NaN
17 81 57 69.0 51.7 0.0 ... 90.0 34.0 1012.5 NaN NaN
18 82 52 67.0 52.6 0.0 ... 34.0 1021.3 NaN NaN NaN
19 81 61 71.0 58.9 0.0 ... 87.0 44.0 1028.5 NaN NaN
20 84 57 71.0 58.9 0.0 ... 90.0 43.0 1032.5 NaN NaN
21 86 59 73.0 57.7 0.0 ... 87.0 35.0 1030.7 NaN NaN
22 90 64 77.0 61.1 0.0 ... 78.0 38.0 1026.4 NaN NaN
23 90 68 79.0 63.1 0.0 ... 68.0 42.0 1021.3 NaN NaN
24 90 77 84.0 67.5 0.0 ... 74.0 48.0 1018.2 NaN NaN
25 90 72 81.0 61.3 0.0 ... 29.0 1019.6 NaN NaN NaN
26 97* 64 81.0 70.4 0.0 ... 107.0 45.0 1014.9 NaN NaN
27 91 72 82.0 69.7 0.0 ... 90.0 47.0 1009.0 NaN NaN
28 84 68 76.0 65.6 0.0 ... 100.0 51.0 1011.0 NaN NaN
29 88 66 77.0 59.7 0.0 ... 33.0 1020.6 NaN NaN NaN
30 90 45 68.0 63.6 0.0 ... 200.0 41.0 1022.7 NaN NaN
mo 82.9 60.5 71.7 16.0 58.8 ... NaN NaN NaN NaN NaN
[31 rows x 16 columns]