在Python中导入外部数据通常有以下几种方法：
1. 使用内置的`open（）`函数打开文件，然后使用`read（）`方法读取文件内容。
```python
with open（'data.txt', 'r'） as file:
data = file.read（）
2. 使用`pandas`库导入和处理数据。```pythonimport pandas as pd
data = pd.read_csv（'data.csv'）
3. 使用`numpy`库导入和处理数据。
```python
import numpy as np
data = np.loadtxt（'data.txt'）
4. 使用`requests`库从网站获取数据。```pythonimport requests
response = requests.get（'http://example.com/data.csv'）
data = response.content
5. 使用`sqlite3`库连接和操作SQLite数据库。
```python
import sqlite3
conn = sqlite3.connect（'example.db'）
data = conn.execute（'SELECT * FROM table_name'）
6. 使用`sklearn`和`keras`等机器学习库导入内置数据集。```pythonfrom sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset = load_iris（）
7. 使用`statsmodels`库导入内置数据集。
```python
import statsmodels.api as sm
dataDict = {}
for modstr in dir（sm.datasets）:
try:
mod = eval（'sm.datasets.%s' % modstr）
dataDict['describe_short'].append（mod.DESCRSHORT）
dataDict['name'].append（modstr）
except Exception as e:
print（'该模块无 DESCRSHORT 属性\n', e）
dataDf = pd.DataFrame（{'describe_short': dataDict['describe_short']}, index=dataDict['name']）
print（dataDf）
8. 使用`csv`模块读取CSV文件。```pythonimport csv
with open（'data.csv', 'r'） as file:
reader = csv.reader（file）
data = list（reader）
9. 使用`os`模块读取文件内容。
```python
import os
with open（'data.txt', 'r'） as file:
data = file.read（）
10. 使用`io`模块读取文件内容。```pythonimport io
with open（'data.txt', 'r'） as file:
data = file.read（）
选择哪种方法取决于数据的来源和格式。例如，如果数据是CSV格式，通常推荐使用`pandas`库，因为它提供了方便的数据处理功能。如果数据是数值数据，`numpy`可能更适合，因为它擅长处理大型多维数组。如果数据来自网站，可以使用`requests`库。对于数据库操作，可以使用`sqlite3`或其他数据库相关的库。
请根据您的具体需求选择合适的方法