使用pandas读取txt文件的指定列需要通过read_table函数实现，可以根据是否有标题，选择传递不同的参数进行读取。
假设我们有如下的txt文件，名为 sample.txt，每项数据用制表符（\t）分割，并且第一行为标题，包括姓名、性别、 年龄、 身高、体重：
姓名 性别 年龄 身高(cm) 体重(kg)
Alice Female 25 170 60
Bob Male 30 180 75
Chris Male 28 175 70
我们希望读取姓名、性别、身高三列数据。可以使用以下代码：
import pandas as pd
# 读取txt文件
df = pd.read_table("sample.txt")
# 提取指定列
df = df[["姓名", "性别", "身高(cm)"]]
# 输出结果
print(df)
运行以上代码，输出结果如下：
姓名 性别 身高(cm)
0 Alice Female 170
1 Bob Male 180
2 Chris Male 175
在读取txt文件时，我们使用了pd.read_table函数，它会根据文件中的制表符进行分割，对于带有标题的文件，pandas会默认使用第一行作为列名。
提取指定列时，我们使用了dataframe的切片方式，通过传递列名的列表，提取所需的几列数据。
再来看一个无标题的txt文件示例，假设我们有如下txt文件，名为 score.txt，每项数据用空格分割，没有标题：
Alice 90 85 95
Bob 80 75 70
Chris 95 85 80
我们需要读取第一列（学生姓名）和第三列（语文成绩）的数据，可以使用以下代码：
import pandas as pd
# 读取txt文件
df = pd.read_table("score.txt", header=None, delim_whitespace=True)
# 提取指定列
df = df[[0, 2]]
# 输出结果
print(df)
运行以上代码，输出结果如下：
0 2
0 Alice 95
1 Bob 70
2 Chris 80
在读取无标题的txt文件时，我们需要指定header=None，告知pandas文件中没有标题，需要使用默认的列索引。
由于数据是用空格分割的，所以我们需要通过delim_whitespace=True去识别空格符。如果数据用其他分隔符，比如逗号，我们应该使用sep=','来指定。同时，在切片时我们使用了列表索引的方式，直接传递列的索引号即可。
在使用pandas读取txt文件时，需要注意以下几点：
\t，如果数据用其他字符分隔，需要使用delim_whitespace=True或sep来指定。 header=None来获得默认的列索引。header=None来告知pandas读取的文件没有标题，并使用默认的列索引。df.head()函数来查看前几行转化是否正确，若列与行读取正确，则数据读取完毕。以上是使用pandas读取txt文件中指定的列的攻略，希望对您有帮助！
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