csvファイルをdfに読み込もうとしたがvalue errorが出てしまう

Question

#実現したいこと
csvファイルをdfに読み込みたい

#ここまでで行ったこと
以下のようなコードを描きました．

for x in glob.glob('../csvex/*.csv'):
    print(x)
    
    df = pd.read_csv(x, usecols=[0,1,2,3,4] , skiprows=20)

#エラーメッセージの内容

../csvex\tek0061ALL.csv
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\nanops.py in _ensure_numeric(x)
   1163         try:
-> 1164             x = float(x)
   1165         except Exception:

ValueError: could not convert string to float: '0.340.380.340.340.30.30.30.260.340.340.340.340.340.30.340.340.340.380.340.30.340.340.340.340.340.260.340.30.340.340.30.30.380.340.30.340.340.30.380.340.340.340.340.340.30.340.30.340.340.340.380.340.340.30.30.30.30.30.340.340.30.30.380.340.340.380.340.30.340.380.380.30.340.30.340.340.260.340.340.340.30.340.340.340.340.30.340.340.340.340

初心者の感覚なので自信がないのですが，もしかしたらcsvファイルの容量が多いのかもしれないとの懸念もあります．

気付きがありましたらご教授お願いします．

ここまで読んでくださりありがとうございます．

#追記：csvファイルの内容

Model	MDO3054			
Firmware Version	1.12			
				
Waveform Type	ANALOG			
Point Format	Y			
Horizontal Units	s			
Horizontal Scale	2.00E-05			
Horizontal Delay	6.40E-06			
Sample Interval	2.00E-08			
Record Length	10000			
Gating	0.0% to 100.0%			
Probe Attenuation	1	1	1	1
Vertical Units	V	V	V	V
Vertical Offset	0	0	0	0
Vertical Scale	5	1	5	10
Vertical Position	-3	-1.78	1.86	-2.4
				
				
				
Label				
TIME	CH1	CH2	CH3	CH4
-9.36E-05	-0.2	0.02	-0.1	0.4
-9.36E-05	0	-0.02	0.1	1.2
-9.36E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.35E-05	-0.2	-0.06	-0.1	0.8
-9.35E-05	0	0.02	-0.1	0.8
-9.35E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.35E-05	-0.2	-0.02	-0.1	1.2
-9.35E-05	-0.2	-0.02	0.1	1.2
-9.34E-05	0	-0.02	0.1	0.8
-9.34E-05	0	-0.02	-0.1	1.2
-9.34E-05	0.2	-0.02	0.1	1.2
-9.34E-05	0	-0.1	0.1	0.8
-9.34E-05	0	0.02	-0.1	1.2
-9.33E-05	0	-0.02	-0.3	1.2
-9.33E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.33E-05	0	-0.06	-0.1	0.8
-9.33E-05	-0.2	-0.06	0.1	1.6
-9.33E-05	0	-0.06	-0.1	1.2
-9.32E-05	0	-0.06	-0.1	1.2
-9.32E-05	-0.2	-0.02	0.1	1.2
-9.32E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.32E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.32E-05	-0.2	-0.02	-0.3	0.8
-9.31E-05	0	-0.06	-0.1	1.2
-9.31E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.31E-05	0.2	-0.02	-0.1	1.6
-9.31E-05	0	-0.02	-0.1	1.2
-9.31E-05	-0.2	-0.02	0.1	0.8
-9.30E-05	-0.2	-0.02	-0.1	1.2
-9.30E-05	0	-0.02	-0.3	1.2
-9.30E-05	0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.30E-05	0	-0.02	-0.1	1.2
-9.30E-05	0	0.02	0.1	0.8
-9.29E-05	0	-0.02	0.1	1.2
-9.29E-05	-0.2	-0.02	-0.3	0.4
-9.29E-05	0	-0.02	-0.3	0.8
-9.29E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.29E-05	-0.2	-0.06	-0.1	0.8
-9.28E-05	0	0.02	-0.1	1.2
-9.28E-05	0	-0.06	-0.1	0.8
-9.28E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.28E-05	-0.2	-0.02	-0.1	1.2
-9.28E-05	0	-0.02	-0.1	1.2
-9.27E-05	0	-0.06	-0.3	0.8
-9.27E-05	-0.2	-0.06	0.1	0.8
-9.27E-05	-0.2	-0.02	-0.1	1.6
-9.27E-05	0	-0.06	0.1	0.8
-9.27E-05	0	-0.06	-0.1	1.2
-9.26E-05	0	-0.06	-0.1	0.8
-9.26E-05	-0.2	-0.06	-0.1	0.8
-9.26E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.26E-05	0	-0.06	-0.1	0.8
-9.26E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.25E-05	-0.4	-0.02	-0.1	0.8
-9.25E-05	-0.2	-0.06	-0.1	0.8
-9.25E-05	-0.2	-0.02	-0.1	1.2
-9.25E-05	-0.2	-0.06	-0.3	1.2
-9.25E-05	-0.2	-0.02	-0.1	1.2
-9.24E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.24E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.24E-05	-0.2	-0.02	-0.3	0.8
-9.24E-05	-0.4	-0.02	0.1	0.8
-9.24E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.23E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.23E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.23E-05	-0.2	-0.06	-0.1	1.2
-9.23E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.23E-05	-0.2	-0.06	0.1	0.8
-9.22E-05	-0.2	0.06	-0.1	0.8
-9.22E-05	0	-0.02	0.1	1.2
-9.22E-05	-0.2	-0.06	-0.1	0.8
-9.22E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.22E-05	-0.2	-0.02	-0.1	1.2
-9.21E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.21E-05	0	-0.02	-0.3	0.8
-9.21E-05	0	-0.02	0.1	0.8
-9.21E-05	-0.2	-0.06	-0.1	0.8
-9.21E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.20E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.20E-05	0	-0.06	-0.1	0.8
-9.20E-05	0	-0.06	0.1	1.2
-9.20E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.20E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.19E-05	0	-0.02	-0.1	0.4
-9.19E-05	-0.2	-0.06	0.1	0.8
-9.19E-05	-0.2	-0.02	0.1	0.8
-9.19E-05	0	-0.06	0.1	0.8
-9.19E-05	0	-0.02	0.1	0.8
-9.18E-05	0	0.02	-0.1	0.8
-9.18E-05	-0.2	-0.02	-0.3	0.8
-9.18E-05	0.2	-0.06	-0.1	1.2
-9.18E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.18E-05	0	-0.02	0.1	0.8
-9.17E-05	0	-0.02	-0.1	0.8
-9.17E-05	-0.2	-0.02	-0.3	0.8
-9.17E-05	0	-0.02	-0.1	1.2
-9.17E-05	0	-0.02	-0.1	1.6
-9.17E-05	0	-0.06	0.1	0.8
-9.16E-05	-0.2	-0.02	0.1	1.2
-9.16E-05	-0.2	-0.06	-0.1	0.8
-9.16E-05	0	0.02	0.1	0.8
-9.16E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8
-9.16E-05	0	-0.06	-0.1	1.2
-9.15E-05	-0.2	-0.02	-0.1	0.8

このようなファイルです．約10000行くらい続いているデータになります．

Comments

[meg_]

CSVの内容を記入いただきたいです。
※データはダミーで良いので

かなり大きなcsvデータでも読み込み可能です。（マシンスペックによります）
読み込めないときはメモリ関係のエラーが出ると思います。

[middle_vill]

ご意見ありがとうございます．
追記いたしました．

[meg_]

カンマ区切りではなくタブ区切りですか？

[middle_vill]

はい，タブです．

[hayataka2049]

4文字の固定長フォーマットが紛れ込んでる？　という気もしますが、もうこれCSV全体のデータがないとどうにもならないので、差し支えなければ適当なアップローダーにあげてリンクを貼って頂いた方がスムーズに解決すると思います。

Answer 1

タブ区切りファイルの読み込みは「delimiter='\t'」を指定してください。

df = pd.read_csv(x, usecols=[0,1,2,3,4] , skiprows=20, delimiter='\t')

Answer 2

一般的なカンマ(,)区切りではなくピリオド(.)区切りのファイルのようです。
df = pd.read_csv(～, sep='.')のようにsep='.'を指定してみてください。