对于利用分隔符分隔内容的文件，可以使用read_table()函数，它是DataFrame的通用函数，可以读取txt文件，也可以读取csv文件。

上节读取csv文件时还可以使用专用的read_csv()函数。与此不同的一点是：使用read_table()函数时，必须总是通过参数sep指明分隔符号，即使是逗号时也是如此。

下面是一个通过制表符分隔的txt文件：

Name	Code	[YR2017]	[YR2018]	[YR2019]
中国	CHN	1386395000	1392730000	1397715000
加拿大	CAN	36543321	37057765	37589262
印度	IND	1338658835	1352617328	1366417754
大韩民国	KOR	51361911	51606633	51709098
巴西	BRA	207833831	209469333	211049527
德国	DEU	82657002	82905782	83132799

读取程序如下，sep应设为“\t”：

import pandas as pd
df=pd.read_csv(r"D:\PythonTestFile\population.txt",sep='\t',encoding='gbk',engine='python')
print(df)

运行结果为：

   Name Code    [YR2017]    [YR2018]    [YR2019]
0    中国  CHN  1386395000  1392730000  1397715000
1   加拿大  CAN    36543321    37057765    37589262
2    印度  IND  1338658835  1352617328  1366417754
3  大韩民国  KOR    51361911    51606633    51709098
4    巴西  BRA   207833831   209469333   211049527
5    德国  DEU    82657002    82905782    83132799

可以对txt文件的其他操作与Excel和csv文件基本一样。