本文详细介绍了如何使用Pandas库的read_table()函数来读取和处理文本表格数据，包括设置分隔符、列名、编码格式及处理空值等关键参数，帮助读者掌握数据预处理的基本技巧。
语法：pandas.read_table()
参数：
filepath_or_buffer 文件路径或者输入对象
sep 分隔符，默认为制表符
names 读取哪些列以及读取列的顺序，默认按顺序读取所有列
engine 文件路径包含中文的时候，需要设置engine = ‘python’
encoding 文件编码，默认使用计算机操作系统的文字编码
na_values 指定空值，例如可指定null,NULL,NA,None等为空值
常见错误：设置不全
import pandas
data = pandas.read_table(‘D/anaconda/数据分析/文本.txt’,
engine=‘python’)
print(data)
输出结果：
补全代码：
import pandas
data = pandas.read_table(‘D/anadondas/数据分析/文本.txt’,
sep = ‘,’ ,#指定分隔符‘,’，默认为制表符
names = [‘names’,‘age’],#设置列名，默认将第一行数据作为列名
engine = ‘python’,
encoding = ‘utf8’#指定编码格式)
print(data)
输出结果：
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