在数据处理中，经常会遇到Tab键（`\t`）或空格分割的TXT文件，而`pd.read_csv`正是我们的得力助手！🌟

首先，我们需要明确文件的分隔符类型。如果是Tab分割的文件，可以设置参数`sep='\t'`；如果存在空格，则可以通过`sep=' '`指定空格为分隔符。例如：

```python

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.txt', sep='\t') Tab分割

或者

df = pd.read_csv('data.txt', sep=' ') 空格分割

```

但注意！如果文件中混杂了多种分隔符（如Tab+空格），可能会导致读取失败。这时可以先清理数据，或者尝试正则表达式分隔符，如`sep='\s+'`，匹配所有空白字符。💡

此外，别忘了检查是否有缺失值（NaN）。如果数据有缺失，可以用`na_values`指定填充规则，确保数据清洗无误！🔄

最后，成功导入后记得用`.head()`预览前几行，确保格式正确。🎉

💪数据处理小技巧get！快来试试吧！