pandas 是一个流行的 Python 数据处理库，提供了许多用于读取和操作结构化数据的函数。其中之一是 read_table 函数，可用于从文本文件中读取数据，并将其转换为 pandas 的数据结构。

以下是使用 read_table 函数从文本文件中读取数据的示例代码：

import pandas as pd# 从名为 'data.txt' 的文本文件中读取数据data = pd.read_table('data.txt', sep=',')# 显示前 5 行数据print(data.head())

在此示例中，我们使用 read_table 函数从名为 data.txt 的文本文件中读取数据，并将其转换为 pandas 数据结构。我们使用 sep 参数指定数据的分隔符，这里我们使用逗号作为分隔符。默认情况下，read_table 函数将第一行作为列名，如果我们的数据没有列名，则可以使用 header=None 参数来禁用此功能。读取数据后，我们使用 head 函数显示前 5 行数据。

除了 read_table 函数，pandas 还提供了其他用于读取数据的函数，如 read_csv 函数和 read_excel 函数。这些函数提供了更多的选项和参数，以便更好地适应各种不同的数据格式和源。