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Tengo un archivo de texto donde las columnas están separadas por cantidades variables de espacios en blanco. ¿Es posible cargar este archivo directamente como un marco de datos de pandas sin el procesamiento previo del archivo? En elDocumentación de pandas en la sección delimitador. dice que puedo usar un's*' construyo pero no pude hacer que esto funcionara.

## sample data
head sample.txt

#                                                                            --- full sequence --- -------------- this domain -------------   hmm coord   ali coord   env coord
# target name        accession   tlen query name           accession   qlen   E-value  score  bias   #  of  c-Evalue  i-Evalue  score  bias  from    to  from    to  from    to  acc description of target
#------------------- ---------- ----- -------------------- ---------- ----- --------- ------ ----- --- --- --------- --------- ------ ----- ----- ----- ----- ----- ----- ----- ---- ---------------------
ABC_membrane         PF00664.18   275 AAF67494.2_AF170880  -            615     8e-29  100.7  11.4   1   1     3e-32     1e-28  100.4   7.9     3   273    42   313    40   315 0.95 ABC transporter transmembrane region
ABC_tran             PF00005.22   118 AAF67494.2_AF170880  -            615   2.6e-20   72.8   0.0   1   1   1.9e-23   6.4e-20   71.5   0.0     1   118   402   527   402   527 0.93 ABC transporter
SMC_N                PF02463.14   220 AAF67494.2_AF170880  -            615   3.8e-08   32.7   0.2   1   2    0.0036        12    4.9   0.0    27    40   391   404   383   408 0.86 RecF/RecN/SMC N terminal domain
SMC_N                PF02463.14   220 AAF67494.2_AF170880  -            615   3.8e-08   32.7   0.2   2   2   1.8e-09   6.1e-06   25.4   0.0   116   210   461   568   428   575 0.85 RecF/RecN/SMC N terminal domain
AAA_16               PF13191.1    166 AAF67494.2_AF170880  -            615   3.1e-06   27.5   0.3   1   1     2e-09     7e-06   26.4   0.2    20   158   386   544   376   556 0.72 AAA ATPase domain
YceG                 PF02618.11   297 AAF67495.1_AF170880  -            284   3.4e-64  216.6   0.0   1   1   2.9e-68     4e-64  216.3   0.0    68   296    53   274    29   275 0.85 YceG-like family
Pyr_redox_3          PF13738.1    203 AAF67496.2_AF170880  -            352   2.9e-28   99.1   0.0   1   2   2.8e-30   4.8e-27   95.2   0.0     1   201     4   198     4   200 0.85 Pyridine nucleotide-disulphide oxidoreductase

#load data
from pandas import *
data = read_table('sample.txt', skiprows=3, header=None, sep=" ")

ValueError: Expecting 83 columns, got 91 in row 4

#load data part 2
data = read_table('sample.txt', skiprows=3, header=None, sep="'s*' ")
#this mushes some of the columns into the first column and drops the rest.
    X.1
1    ABC_tran PF00005.22 118 AAF67494.2_
2    SMC_N PF02463.14 220 AAF67494.2_
3    SMC_N PF02463.14 220 AAF67494.2_
4    AAA_16 PF13191.1 166 AAF67494.2_
5    YceG PF02618.11 297 AAF67495.1_
6    Pyr_redox_3 PF13738.1 203 AAF67496.2_
7    Pyr_redox_3 PF13738.1 203 AAF67496.2_
8    FMO-like PF00743.14 532 AAF67496.2_
9    FMO-like PF00743.14 532 AAF67496.2_

Aunque puedo preprocesar los archivos para cambiar el espacio en blanco a comas / tabulaciones, sería bueno cargarlos directamente.

(Para su información, esta es la salida * .hmmdomtblout de laprograma hmmscan)