Чтение данных текстового файла программного обеспечения в фреймворк pandas

Со слегка измененным текстовым файлом вывода

------------------------------------
Joint 1
------------------------------------
Time    Parameter1  Parameter2
16.000  1174    7.45
17.000  1174    7.87
18.000  1174    7.64
...

вставлен в файл с именем output.txt это

import pandas as pd
from io import StringIO

dfs = []
with open('ouput.txt', 'r') as file:
    next(file)
    for line in file:
        joint = line.strip()
        next(file)
        df_str = ''
        for line in file:
            if line.startswith('--'):
                break
            df_str += line
        df = pd.read_csv(StringIO(df_str), delim_whitespace=True)
        df.columns = pd.MultiIndex.from_product([[joint], df.columns])
        dfs.append(df)

df = pd.concat(dfs, axis=1)

производит следующий вывод (print(df))

  Joint 1                        ... Joint 3                      
     Time Parameter1 Parameter2  ...    Time Parameter1 Parameter2
0    16.0       1174       7.45  ...    16.0       1174       7.55
1    17.0       1174       7.87  ...    17.0       1174       7.67
2    18.0       1174       7.64  ...    18.0       1174       7.84

[3 rows x 9 columns]

по крайней мере для меня. (Этот материал немного непостоянен, точное форматирование файла довольно важно.) Список dfs содержит по одному DataFrames для каждого соединения, если вы предпочитаете работать с ними индивидуально.

Если вас больше интересует вертикальное расположение с Time как частью индекса, тогда замена

...
        df = pd.read_csv(StringIO(df_str), delim_whitespace=True, index_col=0)
        df.index = pd.MultiIndex.from_product([[joint], df.index])
...
df = pd.concat(dfs, axis=0)

производит

              Parameter1  Parameter2
        Time                        
Joint 1 16.0        1174        7.45
        17.0        1174        7.87
        18.0        1174        7.64
Joint 2 16.0        1174        7.45
        17.0        1154        7.87
        18.0        1124        7.64
Joint 3 16.0        1174        7.55
        17.0        1174        7.67
        18.0        1174        7.84

Разница в файле заключается в том, что Parameter 2 заменяется на Parameter2. Возникает вопрос: возможны ли пробелы в названиях заголовков? Если так, все становится сложнее.

Принимая вашу идею в комментарии, это также должно сработать:

# Extracting the column names (could also be done manually)
with open('ouput.txt') as fin:
    for _ in range(3):
        next(fin)
    columns = ['Joint'] + next(fin).split()

# Transforming file into a csv-file (ignoring the header lines)
with open('ouput.txt', 'r') as fin, open('ouput-tidy.csv', 'w') as fout:
    next(fin)
    for line in fin:
        joint = line.strip()
        next(fin)
        next(fin)
        for line in fin:
            if line.startswith('--'):
                break
            fout.write(','.join([joint] + line.split()) + '\n')

# Reading csv-file in DataFrame
df = pd.read_csv('ouput-tidy.csv', header=None)
df.columns = columns
df.set_index(['Joint', 'Time'], drop=True, inplace=True)