pandas读取txt文件

可以使用pandas的read_table()函数来读取txt文件。

假设我们有一个名为data.txt的文本文件，其中包含以下内容：

name    age    gender
Alice   25     F
Bob     30     M
Charlie 35     M

则可以使用以下代码读取该文件：

import pandas as pd

# 读取txt文件
data = pd.read_table('data.txt')

# 打印读取结果
print(data)

输出结果为：

      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M

read_table()函数默认使用制表符（\t）作为字段分隔符，如果文件中使用其他分隔符，可以通过sep参数指定。例如，如果文件中使用逗号作为分隔符，可以使用以下代码读取：

data = pd.read_table('data.txt', sep=',')

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pandas 读取TXT文件

以下是使用Pandas读取txt文件的方法：

import pandas as pd

# 读取txt文件
df = pd.read_csv('example.txt', sep='\t', header=None)

# 显示数据
print(df)

解释如下：
- 首先，我们需要导入Pandas库。
- 然后，使用`pd.read_csv()`函数来读取txt文件。其中，`example.txt`是文件名，`sep='\t'`表示使用制表符作为分隔符，`header=None`表示文件中没有列名。
- 最后，使用`print()`函数来显示读取的数据。

需要注意的是，如果你的txt文件中使用的是其他分隔符，比如逗号或空格，需要将`sep`参数相应地修改为`,`或` `。

pandas 读取txt文件

可以使用pandas中的read_table()函数读取txt文件，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取txt文件，以逗号为分隔符
df = pd.read_table('filename.txt', sep=',')

# 打印读取的数据
print(df)

其中，'filename.txt'为要读取的txt文件名，sep=','表示以逗号为分隔符。你也可以根据实际需求修改参数，比如更换分隔符、指定列名等。