pandas如何读取dat，txt或者excel文件导入python？
你说的是使用python读取dat，txt类型文件或excel文件吧，这里我不清楚dat类型文件是什么类型的文件，数据格式是怎样的，所以主要讲一下如何简单快捷的读取txt文件指定的列数据和excel文件指定的列数据，主要用到numpy，pandas这两个包，这两个主要做科学计算和数据处理，python处理实验数据，经常要用到这两个包，至于dat类型的文件，我提供一种可能的思路，实验环境win7+python3.6+pycharm，主要步骤如下：
1.读取txt文件指定列。这里主要用到numpy这个包，以及其包含的loadtxt函数，读取的前提是txt文件不是完全的杂乱无章，没有一点格式、结构可循，如果真的是这样，建议手动调整一下格式，使其尽量保持一定的格式结果，然后再读取，不然的话，会出现错误，我这里新建了一个txt文件，样本内容如下，每行的数据以3个空格为间隔，一般情况下，实验所产生的txt数据都是有一定结构的：
对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：
程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：
2.读取excel文件指定的列。这里主要用到pandas这个包，以及其包含的read_excel函数，因为excel数据本来就是有一定格式的，所以读起来就简单了许多，这里我新建了一个excel文件，样本数据如下：
对应读取的代码如下，这里以读取1，3列数据为例，很简单：
程序运行结果如下，已经成功打印出1，3列数据：
3.至于dat文件的话，这里提供一种可能思路，如果dat文件可以直接用记事打开的话，并且数据可以正常显示，没有乱码的情况下，有一定的格式可循，可以将其看作一个普通文件，使用python的open函数进行读取，将读取的数据存储在一个list列表中，或者使用特定软件将其转换成txt或excel文件后，再进行读取。如果是特殊类型的文件，这个就不好说了，这里就要自己想办法了。
至于后面如何进行可视化绘图，我就不多说了，像matplotlib等数据可视化包都可以。至此，就完成了这3中类型文件的读取，总的来说，实现起来不难，都有现成的包可直接利用，方便了许多，当然你也可以用其他包或者自己来实现，这个就因人而异了，只要能正常的读取实验数据就行，网上也有这方面的资料，你可以参考一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
dat函数？
是一个通用的数据处理函数，通常用于读取和处理数据文件。它可以用于不同的编程语言和软件环境中，如Python、R、MATLAB等。
在Python中，可以使用pandas库的read_csv函数来读取以逗号分隔的数据文件（.csv文件），类似于"dat"函数的功能。例如：
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data.csv")
```
在R中，可以使用read.table函数来读取以制表符分隔的数据文件（.dat文件），类似于"dat"函数的功能。例如：
```R
data <- read.table("data.dat", header = TRUE)
```
在MATLAB中，可以使用readtable函数来读取以制表符分隔的数据文件（.dat文件），类似于"dat"函数的功能。例如：
```MATLAB
data = readtable('data.dat', 'Delimiter', '\t');
```
需要根据具体的编程语言和软件环境来选择相应的函数来读取和处理数据文件。
