在Python中，pandas库为我们提供了强大的数据处理功能，包括读取和写入各种格式的文件。本文将详细介绍如何使用pandas的read_csv()、read_table()和read_excel()方法来操作csv、txt和excel文件。
首先，你需要找到文件的确切位置，可以是绝对路径（完整路径）或相对路径（与当前文件在同一目录）。例如：
python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('文件路径\文件名.csv', header=None) # 如果不希望第一列作为表头，可以设置header=None
如果你想指定列作为索引或仅读取部分列，可以这样做：
如果txt文件不是以csv格式，可以使用`read_table()`，如需设置分割符，如空格，用`sep="\t"`。如果使用正则表达式，记得指定`engine="python"`。
对于excel文件，同样使用`read_excel()`，处理条件与csv文件类似。pandas的统一处理能力使得不同格式的数据能够轻松转换为DataFrame。
使用pandas，数据可以方便地写入csv、txt或excel文件。例如，写入csv文件：
`data.to_csv('文件路径+文件名.csv', index=False)`
对于txt文件，需要调整`sep`参数，而写入excel文件的条件与读取时类似。