Нормализация данных в файле dat с разделами в кадре данных pandas ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть файл, в котором показан пример данных, как показано ниже
CAR REPORT AREA 1
Car Honda Country America
Type Car
Built. location Japan Ship. location China
Date 2023/01/02 transport shipping

============================================================================================================================
PPM Price Age
============================================================================================================================
2,000 100 12
3,000 100 13
3,000 100 13
3,000 100 13
3,000 100 13

CAR REPORT AREA 2
Car Toyota Country America
Type Car
Built. location Japan Ship. location China
Date 2023/01/02 transport shipping

============================================================================================================================
PPM Price Age
============================================================================================================================
2,000 100 12
3,000 100 13
3,000 100 13
3,000 100 13
3,000 100 13

Я пытаюсь написать сценарий на pandas/python, чтобы создать фрейм данных, как показано ниже.
Я пытался открыть файл через Python и читал построчно, и я сделал регулярное выражение, чтобы поместить подразделы, такие как части заголовка, в отдельный фрейм данных, а затем выполнить обратное слияние. Это работает, но немного неэффективно.
Интересно, есть ли готовые функции pandas, которые я мог бы использовать вместо циклического перебора файла, поскольку здесь задействовано несколько разделов и несколько файлов.
CAR | COUNTRY | TYPE | Built.Location | ship.Location | Date | Transport | PPM | Price| Age
Honda| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 2,000 | 100| 12
Honda| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13
Honda| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13
Honda| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13
Honda| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13
Toyota| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 2,000 | 100| 12
Toyota| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13
Toyota| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13
Toyota| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13
Toyota| America | Car | Japan | China | 2023/01/02 | shipping | 3,000 | 100| 13


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/788 ... -dataframe