Pandas read_table()有大小限制吗？

Pandas的read_table()函数是用于读取文本文件并将其转换为DataFrame的函数。在Pandas中，read_table()函数没有特定的大小限制。它可以处理任意大小的文本文件，只要系统的内存足够容纳文件的内容即可。

然而，需要注意的是，如果文件过大，超出了系统内存的限制，可能会导致内存溢出的问题。为了避免这种情况，可以考虑以下几种解决方案：

1. 分块读取：可以使用read_table()函数的chunksize参数，将文件分成多个块进行逐块读取和处理。这样可以减少内存的使用量。
2. 压缩文件：如果文件过大，可以考虑将其压缩为gzip或者zip格式，然后使用相关的解压函数进行读取。
3. 使用其他工具：对于非常大的文件，可以考虑使用专门的大数据处理工具，如Apache Spark或Dask等，它们可以处理超出内存限制的数据集。

总之，Pandas的read_table()函数本身没有大小限制，但在处理大文件时需要注意内存的使用情况，可以采取分块读取、压缩文件或使用其他工具等策略来处理大型数据集。