如何解析非结构化表状数据？

我有一个text file保存操作的一些结果。数据显示在human-readable format（就像一张桌子）。我如何解析这些数据，以便形成一个数据结构，例如dictionaries有了这个数据？

的一个例子unstructured data如下所示。

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Title
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Header     Header Header Header  Header       Header
1          2      3      4       5            6                   
---------------------------------------------------------------
1          Yes    No     6       0001 0002    True    
2          No     Yes    7       0003 0004    False    
3          Yes    No     6       0001 0001    True    
4          Yes    No     6       0001 0004    False    
4          No     No     4       0004 0004    True    
5          Yes    No     2       0001 0001    True    
6          Yes    No     1       0001 0001    False    
7          No     No     2       0004 0004    True

上例中显示的数据不是tab-separated or comma separated。它总是有一个header相应地，可能/可能没有值column-like外貌。

我尝试过使用基本的解析技术，例如regex and conditional checks，但我需要一种更强大的方法来解析这些数据，因为上面显示的示例并不是呈现数据的唯一格式。

Update 1：除了所示的示例之外，还有很多情况，例如添加更多列、单个单元格具有多个实例（但在下一行中直观地显示，而它属于上一行）。

有没有python库可以解决这个问题吗？

Can machine learning技术可以帮助解决这个问题而无需解析吗？如果是，这是什么类型的问题（分类、回归、聚类）？

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Header     Key_1   Header Header  Header       Header
1          Key_2   3      4       5            6                   
---------------------------------------------------------------
1          Value1  No     6       0001 0002    True
           Value2    
2          Value1  Yes    7       0003 0004    False    
           Value2
3          Value1  No     6       0001 0001    True    
           Value2
4          Value1  No     6       0001 0004    False    
           Value2  
5          Value1  No     4       0004 0004    True    
           Value2  
6          Value1  No     2       0001 0001    True    
           Value2  
7          Value1  No     1       0001 0001    False    
           Value2  
8          Value1  No     2       0004 0004    True
           Value2  

Update 2：它可能看起来像的另一个示例涉及具有多个实例的单个单元格（但在下一行中直观地显示，而它属于上一行）。

假设您的示例是“sample.txt”。

import pandas as pd

df = pd.read_table('sample.txt', skiprows=[0, 1, 2, 3, 5], delimiter='\s\s+')

print(df)
print(df.shape)

   1    2    3  4          5      6
0  1  Yes   No  6  0001 0002   True
1  2   No  Yes  7  0003 0004  False
2  3  Yes   No  6  0001 0001   True
3  4  Yes   No  6  0001 0004  False
4  4   No   No  4  0004 0004   True
5  5  Yes   No  2  0001 0001   True
6  6  Yes   No  1  0001 0001  False
7  7   No   No  2  0004 0004   True
(8, 6)

当然，您可以更改数据类型。请检查大量params http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.read_table.html of pd.read_table()。另外，还有method http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html适用于 xlsx、csv、html、sql、json、hdf，甚至剪贴板等。

欢迎来到pandas http://pandas.pydata.org/...