Разбиение строк в формате с фиксированной шириной полей и необязательными значениями

Есть большой массив данных.
Пример строки из массива:
20046 2005 27.0 44.3 9.0 15.9 3.6 9.2 9.2 37.5 18.3 18.6 24.4 26.0
Где первые два значения - номер метеостанции и год, остальные - температуры воздуха, начиная с января. Значения разделяются пробелами, при этом количество пробелов варьируется от 1 до 3. Значения температур, которые не были зафиксированы метеостанцией заменяется пробелами, т.е. в массиве допускается строка вида:
20667 2014 5.5 2.4 7.9 8.1 42.7 10.1
Необходима регулярка, которая бы разбивала эту строку на массив вида:
['20667','2014','5.5','2.4','7.9','8.1','','','42.7','','','10.1','','']

Ответ

По описанию ваших входных данных, похоже что это fixed-width файл.
В этом случае будет очень удобно воспользоваться Pandas модулем
import pandas as pd
cols = ['id', 'year'] + ['m{}'.format(i) for i in range(1, 13)] df = pd.read_fwf(r'D:\temp\.data\655212.txt', header=None, names=cols) print(df)
Результат:
In [136]: df Out[136]: id year m1 m2 m3 m4 m5 m6 m7 m8 m9 m10 m11 m12 0 20046 2005 27.0 44.3 9.0 15.9 3.6 9.2 9.2 37.5 18.3 18.6 24.4 26.0 1 20047 2005 26.5 NaN 7.5 17.3 NaN NaN 10.2 39.9 19.7 NaN 20.4 20.0
Также можно воспользоваться идеей от @jfs для того чтобы назвать столбцы по именам месяцев:
import calendar
cols = ['id', 'year'] + list(calendar.month_abbr)[1:]
df = pd.read_fwf(r'D:\temp\.data\655212.txt', header=None, names=cols)
Результат:
In [139]: df Out[139]: id year Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 0 20046 2005 27.0 44.3 9.0 15.9 3.6 9.2 9.2 37.5 18.3 18.6 24.4 26.0 1 20047 2005 26.5 NaN 7.5 17.3 NaN NaN 10.2 39.9 19.7 NaN 20.4 20.0
Исходный файл:
20046 2005 27.0 44.3 9.0 15.9 3.6 9.2 9.2 37.5 18.3 18.6 24.4 26.0 20047 2005 26.5 7.5 17.3 10.2 39.9 19.7 20.4 20.0