Здравствуйте к формату для записи в датафрейм(списком удобнее на сколько я понял)  
где 2020.12.03 03:06:46.869 это дата(она же может являться индексом)
а Bid = 13294.0, Volume = 1, Last = 13294.0, Flag = 88, Volume Real = 1.0, Type = Sell, Spread = 20 делятся на значения  у которых до = это название колонки , после = значение строки

в стэке помогли решить мою задачу таким методом
text = "2020.12.02 10:47:28.819: Ask = 13332.0, Bid = 13331.5, Volume = 2, Last = 13331.5, Flag = 88, Volume Real = 2.0, Type = Sell, Spread = 5"

res = dict()

pos = text.rfind(':')
res['time'] = text[:pos]

for data in text[pos + 1:].split(","):
   obj = data.split("=")
   res[obj[0]] = obj[1]

print(res)

однако у  res[obj[0]] = obj[1] выходит ошибка когда прировнял входные сообщения
while True:
   data = client.recv(1024)
   text = data.decode('utf-8')

уточнение, не список а словарь.....

NEKETOC Лучше прогонки под отладчиком еще ничего не придумали) Думаю, что когда вы нарезаете строки, то остаются пробелы..

я так понял, лучше вначале записать все строки в файл , потом скриптом их все разобрать и перезаписать??

Написал на скорую руку код для обработки текста, посмотрите.
Может он поможет Вам решить задачу.
https://colab.research.google.com/drive/1QJL1mRPTIamda_iozjeVYXqtWMTp_647?usp=sharing

да ничего не пишет!! но данные поступают и они не обработываюся и ничего не происходит

import pandas as pd
import socket

HOST = '127.0.0.1'    # The remote host
PORT = 23456              # The same port as used by the server

client = socket.socket(
   socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM,
)

client.connect(
   (HOST, PORT)
)

while True:
   data = client.recv(1024)
   text = data.decode('utf-8')
   print (text)

# обрабатываем все строки, кроме последней (она пустая)
for row in text.split("\n")[:-1]:
   rawdata = row.split(",")

   # проверка набора: в каждой строке должно быть 8 запятых
   if len(rawdata) == 8:
       # первый набор - '2020.12.03 03:06:40.519: Ask = 13296.0'
       # первый набор отличается от остальных, делим его на два блока
       first = rawdata[0].split("Ask")
       date.append(first[0][:-2].strip())
       ask.append(first[1].replace("=", "").strip())

       bid.append(rawdata[1].split("=")[1].strip())
       volume.append(rawdata[2].split("=")[1].strip())
       last.append(rawdata[3].split("=")[1].strip())
       flag.append(rawdata[4].split("=")[1].strip())
       volume_real.append(rawdata[5].split("=")[1].strip())
       type_.append(rawdata[6].split("=")[1].strip())
       spread.append(rawdata[7].split("=")[1].strip())
   else:
       print(f"строка содержит не 8 наборов данных, а {len(rawdata)}")
# создаём общий словарь с 9-ью ключами и заполняем их 9-ью спиками
totaldata = dict()
for c in columns:
   totaldata[c] = globals()[f'{c.lower()}']
# проверка словаря
# for k,v in totaldata.items():
#     print(k, "\t", v)
# создаём из словаря датафрейм
df = pd.DataFrame(totaldata)
df = df.set_index("date")
# есть 9 наборов, генерируем их них 9 списков
columns = ["date", "ask", "bid", "volume", "last", "flag", "volume_real", "type_", "spread"]
for i in columns:
   globals()[f'{i}'] = []

код по итогу

Привет! Подскажите, можно ли как-то осуществить merge по регулярному выражению?

Есть два фрейма нужно их сопоставит. В первом в строке например «Сбербанк», во втором «ПАО Сбербанк»?

Раз регулярку всёавно надо вкорячить, то проще привести один или оба фрейма к одному виду.

К одному не получится, по 10 вариантов написания может быть только одной компании

И как это связано? Вы же приведете все 10 к 1

Мержат - по ключу. Если всё не унифицировать - не смержить.

Раз надо мержить, я бы создала в каждом фрейме по столбцу. Для заполнения сделала бы функцию, реализующую сопоставление на основе дикта:

{
    key1: {'name1', 'name2', ...},
    key2: {'name3', 'name4', ...},
    ...
}

где в дикте ключи - то, что попадет в доп. столбец, по которому будем мержить( ключ для мержа), значения - сеты из возможных названий для одного и того же банка (тогда можно будет привести к ключу те значения, которые регуляркой и не сопоставить). После того, как заполнятся эти доп. столбцы для каждого датафрейма, можно будет смержить.

{
    key1: {'name1', 'name2', ...},
    key2: {'name3', 'name4', ...},
    ...
}

круто! 👍👍👍

а разобрался в чем проблема