用pandas读取大量无列标签的数据，每组数据由11个子数据组成，每组数据用[]和逗号分开，子数据也用逗号分割；将数据转成csv并自定义十一个列标签

可以通过以下步骤来读取数据并将其转换为CSV格式并添加列标签：

1. 使用pandas的read_csv函数读取数据，但是需要指定分隔符为逗号，同时取消列名的解析，代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.txt', sep=',', header=None)

2. 数据已经被正确读取，但是每组数据并没有被正确地分组。可以通过将数据转换为字符串并使用正则表达式来分隔每组数据。代码如下：

import re

data = pd.read_csv('data.txt', sep=',', header=None)
data = data[0].apply(lambda x: pd.Series(re.findall(r'\d+', x)))

3. 现在每组数据已经被正确地分隔，但是还需要为每个列添加标签。可以使用pandas的rename函数来为每个列添加标签。代码如下：

data = data.rename(columns={0: 'col1', 1: 'col2', 2: 'col3', 3: 'col4', 4: 'col5', 5: 'col6', 6: 'col7', 7: 'col8', 8: 'col9', 9: 'col10', 10: 'col11'})

4. 最后，可以使用pandas的to_csv函数将数据转换为CSV并保存到文件中。代码如下：

data.to_csv('data.csv', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd
import re

data = pd.read_csv('data.txt', sep=',', header=None)
data = data[0].apply(lambda x: pd.Series(re.findall(r'\d+', x)))
data = data.rename(columns={0: 'col1', 1: 'col2', 2: 'col3', 3: 'col4', 4: 'col5', 5: 'col6', 6: 'col7', 7: 'col8', 8: 'col9', 9: 'col10', 10: 'col11'})
data.to_csv('data.csv', index=False)