19394497.17011525 4301847.525274395 1279.42375 3284.911392879356 19394497.17011525 4301847.525274395 1279.8162499999999 2002.3368733423165 19394497.17011525 4301847.525274395 1283.3612500000002 517.7496754729656这种格式的csv如何导入

这种格式的 CSV 文件看起来像是由空格分隔的数据组成的，每一行有四个数据，共有多行数据。因此，我们可以使用 Pandas 的 `read_csv()` 函数来读取这种格式的 CSV 文件。

以下是一个示例代码，假设 CSV 文件名为 `data.csv`，并且文件中每行有四个空格分隔的数据。

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv', sep=' ', header=None, names=['x', 'y', 'z', 'value'])

# 打印前5行数据
print(df.head())

在上面的代码中，我们使用 `read_csv()` 函数读取 CSV 文件，将分隔符参数 `sep` 设置为空格，将列名参数 `names` 设置为一个列表，其中包含四个列名。由于该文件没有列名，因此我们将 `header` 参数设置为 `None`。

读取完成后，我们可以使用 Pandas 的各种数据处理和分析函数来处理这些数据。在上面的示例中，我们打印了前 5 行数据，以确保数据正确读取。