Definir caminho

Oii Eduardo! Tudo tranquilinho?

Observe que, no seu arquivo txt, antes dos dados existem 7 linhas contendo algumas informações a mais. Dessa forma, ao fazer a importação do seu arquivo, é importante que você "ignore" essas primeiras linhas. Para ignorar essas linhas, iremos utilizar o parâmetro skiprows do método read_csv.

Além disso, ao importar um arquivo txt ou csv, é importante que você especifique qual é o tipo do separador dos seus dados. No caso do seu arquivo, se observarmos bem, podemos perceber que as colunas estão separadas por 4 espaços. Sendo assim, podemos utilizar o parâmetro sep = " " no momento de importar os dados, para indicar que os dados estão separados por 4 espaços.

import pandas as pd

dados = pd.read_csv('teste.txt', sep = "    ", skiprows = 7, header = None, engine = 'python')

Após essa importação, você terá o seu dataframe. No entanto, os dados do seu dataframe estão no formato de string, o que pode dificultar caso você queira fazer alguma operação matemática com eles. Então, podemos converter eles para o formato float64 da seguinte forma:

for coluna in dados.columns:
    dados[coluna] = dados[coluna].str.replace(',', '.')

dados = dados.astype('float64')

Nesse trecho de código, no laço, estamos substituindo a "," pelo "." de todos os seus dados, porque o python interpreta apenas o ponto como separador de casas decimais. E, em seguida, com o comando dados.astype('float64') estamos convertendo esses dados para o tipo float64.

Espero que isso te ajude! Qualquer dúvida estaremos por aqui :)

Bons estudos!