<p>我能够准确地阅读你作为两列发布的文本块。请尝试使用<code>sep='\s\s+'</code></p>
<p>之后,您可以编写一个函数,该函数接受一行,检查<code>qty</code>是否为<code>null</code>,修复<code>qty</code>列和<code>Item</code>列并返回该行。然后您可以将其应用于<code>df</code>上的<code>axis=1</code></p>
<pre><code>Item qty
Betarraga paquete 5 unidades 1
Betarraga paquete 5 unidades 2
Betarraga paquete 5 unidades 1
Betarraga paquete 5 unidades 1
CANASTA PEQUEÑA 1
Cebolla Nueva 20 unidades 1
Cebolla Nueva 20 unidades 2
Cebolla Nueva 20 unidades 1
Cebollin atado de 3 2
Cebollin atado de 3 2
Cebollin atado de 3 3
Cebollin atado de 3 1
Cebollin atado de 3 1
Cebollin atado de 3 1
Cebollin atado de 3 1
</code></pre>
<pre><code>df = pd.read_clipboard('\s\s+')
#Then use fix to fix the qty values
def fix(row):
if pd.isnull(row['qty']):
row['qty']=row['Item'][-1:]
row['Item']=row['Item'][:-1].strip()
return row
fixed_df = df.apply(fix, axis=1)
print(fixed_df)
</code></pre>
<pre><code> Item qty
0 Betarraga paquete 5 unidades 1
1 Betarraga paquete 5 unidades 2
2 Betarraga paquete 5 unidades 1
3 Betarraga paquete 5 unidades 1
4 CANASTA PEQUEÑA 1
5 Cebolla Nueva 20 unidades 1
6 Cebolla Nueva 20 unidades 2
7 Cebolla Nueva 20 unidades 1
8 Cebollin atado de 3 2
9 Cebollin atado de 3 2
10 Cebollin atado de 3 3
11 Cebollin atado de 3 1
12 Cebollin atado de 3 1
13 Cebollin atado de 3 1
14 Cebollin atado de 3 1
</code></pre>