需要使用python逐行读取文本文件，并将用户数据放入pandas dataframe中。

使用Python逐行读取文本文件，并将用户数据放入Pandas DataFrame中的方法如下：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame(columns=['用户名', '年龄', '性别'])

# 打开文本文件
with open('user_data.txt', 'r') as file:
    # 逐行读取文件内容
    for line in file:
        # 假设每行数据以逗号分隔，格式为：用户名,年龄,性别
        data = line.strip().split(',')
        # 将数据添加到DataFrame中
        df.loc[len(df)] = data

# 打印DataFrame
print(df)

上述代码首先导入了pandas库，并创建了一个空的DataFrame对象df，其中包含了三列：'用户名'、'年龄'和'性别'。然后，使用with open语句打开文本文件，并通过for循环逐行读取文件内容。假设每行数据以逗号分隔，我们使用strip()方法去除行首尾的空格，并使用split(',')方法将每行数据拆分成一个列表。接着，使用df.loc[len(df)] = data将数据添加到DataFrame中，其中len(df)表示当前DataFrame的行数，data为包含用户名、年龄和性别的列表。最后，通过print(df)打印DataFrame。

这种方法适用于文本文件中每行数据的格式相同且固定的情况。如果每行数据的格式不同，需要根据实际情况进行适当的处理。另外，如果文本文件较大，可能需要考虑分块读取文件内容以减少内存占用。