Te sugerimos que pruebes esta solución en un entorno controlado antes de enviarlo a producción, saludos.
Solución:
A juzgar por sus datos, parece que el delimitador que está usando es un .
Prueba lo siguiente:
a = pandas.DataFrame.from_csv('st1.csv', sep=' ')
El otro problema es que asume que su primera columna es un índice, que también podemos deshabilitar:
a = pandas.DataFrame.from_csv('st1.csv', index_col=None)
Para versiones más nuevas de pandas, pd.DataFrame.from_csv ya no existe y index_col=None ya no funciona con pd.read_csv. Querrás usar pd.read_csv con index_col=False en cambio:
pd.read_csv('st1.csv', index_col=False)
Ejemplo:
(so) URSA-MattM-MacBook:stackoverflow mmessersmith$ cat input.csv
Date Employee Operation Order
2001-01-01 08:32:17 User1 Approved #00045
2001-01-01 08:36:23 User1 Edited #00045
2001-01-01 08:41:04 User1 Rejected #00046
2001-01-01 08:42:56 User1 Deleted #00046
2001-01-02 09:01:11 User1 Created #00047
2019-10-03 17:23:45 User1 Approved #72681
(so) URSA-MattM-MacBook:stackoverflow mmessersmith$ python
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 15:17:50)
[Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)] :: Anaconda, Inc. on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import pandas as pd
>>> pd.__version__
'0.25.1'
>>> df_bad_index = pd.read_csv('input.csv', delim_whitespace=True)
>>> df_bad_index
Date Employee Operation Order
2001-01-01 08:32:17 User1 Approved #00045
2001-01-01 08:36:23 User1 Edited #00045
2001-01-01 08:41:04 User1 Rejected #00046
2001-01-01 08:42:56 User1 Deleted #00046
2001-01-02 09:01:11 User1 Created #00047
2019-10-03 17:23:45 User1 Approved #72681
>>> df_bad_index.index
Index(['2001-01-01', '2001-01-01', '2001-01-01', '2001-01-01', '2001-01-02',
'2019-10-03'],
dtype='object')
>>> df_still_bad_index = pd.read_csv('input.csv', delim_whitespace=True, index_col=None)
>>> df_still_bad_index
Date Employee Operation Order
2001-01-01 08:32:17 User1 Approved #00045
2001-01-01 08:36:23 User1 Edited #00045
2001-01-01 08:41:04 User1 Rejected #00046
2001-01-01 08:42:56 User1 Deleted #00046
2001-01-02 09:01:11 User1 Created #00047
2019-10-03 17:23:45 User1 Approved #72681
>>> df_still_bad_index.index
Index(['2001-01-01', '2001-01-01', '2001-01-01', '2001-01-01', '2001-01-02',
'2019-10-03'],
dtype='object')
>>> df_good_index = pd.read_csv('input.csv', delim_whitespace=True, index_col=False)
>>> df_good_index
Date Employee Operation Order
0 2001-01-01 08:32:17 User1 Approved
1 2001-01-01 08:36:23 User1 Edited
2 2001-01-01 08:41:04 User1 Rejected
3 2001-01-01 08:42:56 User1 Deleted
4 2001-01-02 09:01:11 User1 Created
5 2019-10-03 17:23:45 User1 Approved
>>> df_good_index.index
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)
Basado en documentación que compara read_csv y from_csvmuestra que es posible poner index_col = None. Intenté lo siguiente y funcionó:
DataFrame.from_csv('st1.csv', index_col=None);
Esto supone que los datos están separados por comas.
Por favor revise el siguiente enlace
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.from_csv.html
Al final de todo puedes encontrar las críticas de otros sys admins, tú además puedes insertar el tuyo si lo crees conveniente.