df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)

在修改了列名列表的生成方式后，可以继续使用原有的代码生成DataFrame对象，例如：

import pandas as pd
import re

# 匹配任意数量的空格
REGEX_SPACE = r'\s+'

def parse_data(data):
    # 将第一行数据按空格分割并生成列名列表
    columns1 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[0]))+1)]
    
    # 将第二行及以后的数据按空格分割并生成列名列表
    columns2 = [f'col{i}' for i in range(1, len(re.split(REGEX_SPACE, data[1]))+1)]
    
    # 将第一行数据按指定正则表达式匹配，并生成DataFrame对象
    df1 = pd.DataFrame(re.findall(REGEX1, data[0]), columns=columns1)
    
    # 将第二行及以后的数据按指定正则表达式匹配，并生成DataFrame对象
    df2 = pd.DataFrame((re.findall(REGEX2, line) for line in data[1:]), columns=columns2)
    
    # 将两个DataFrame对象合并为一个，并返回结果
    df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
    return df

这样，就可以正确地生成DataFrame对象了。