Ввод/вывод
read_pickle(path[, compression]) | Загрузка сериализованного объекта pandas (или любого объекта) из файла. |
Плоские файлы
read_table(filepath_or_buffer[, sep, …]) | (УСТЕРЕЖЕН) Чтение общего разделительного файла в DataFrame. |
read_csv(filepath_or_buffer[, sep, …]) | Чтение файла с разделителем запятая (csv) в DataFrame. |
read_fwf(filepath_or_buffer[, colspecs, …]) | Чтение таблицы с фиксированной шириной формата строк в DataFrame. |
read_msgpack(path_or_buf[, encoding, iterator]) | Загрузка объекта msgpack pandas из указанного файла. |
Буфер обмена
read_clipboard([sep]) | Чтение текста из буфера обмена и передача его в read_csv. |
Excel
read_excel(io[, sheet_name, header, names, …]) | Чтение файла Excel в pandas DataFrame. |
ExcelFile.parse([sheet_name, header, names, …]) | Парсинг указанного листа(ов) в DataFrame |
ExcelWriter(path[, engine, date_format, …]) | Класс для записи объектов DataFrame в листы excel, по умолчанию используется xlwt для xls, openpyxl для xlsx. |
JSON
read_json([path_or_buf, orient, typ, dtype, …]) | Преобразование JSON-строки в объект pandas. |
json_normalize(data[, record_path, meta, …]) | Нормализация полуструктурированных JSON-данных в плоскую таблицу. |
build_table_schema(data[, index, …]) | Создание схемы таблицы из data. |
HTML
read_html(io[, match, flavor, header, …]) | Чтение HTML-таблиц в list объектов DataFrame. |
HDFStore: PyTables (HDF5)
read_hdf(path_or_buf[, key, mode]) | Чтение из хранилища, закрытие его, если оно было открыто. |
HDFStore.put(key, value[, format, append]) | Хранение объекта в HDFStore. |
HDFStore.append(key, value[, format, …]) | Добавление в таблицу в файле. |
HDFStore.get(key) | Извлечение объекта pandas, сохраненного в файле. |
HDFStore.select(key[, where, start, stop, …]) | Извлечение объекта pandas, сохраненного в файле, необязательно на основе критериев where. |
HDFStore.info() | Вывод подробной информации о хранилище. |
HDFStore.keys() | Возвращает (возможно, неупорядоченный) список ключей, соответствующих объектам, сохраненным в HDFStore. |
HDFStore.groups() | возвращает список всех узлов верхнего уровня (которые сами по себе не являются объектом хранения pandas). |
HDFStore.walk([where]) | Проход по иерархии групп pytables для объектов pandas. |
Feather
read_feather(path[, columns, use_threads]) | Загрузка объекта feather-формата из файла. |
Parquet
read_parquet(path[, engine, columns]) | Загрузка объекта parquet из файла, возвращая DataFrame. |
SAS
read_sas(filepath_or_buffer[, format, …]) | Чтение файлов SAS, хранящихся в формате XPORT или SAS7BDAT. |
SQL
read_sql_table(table_name, con[, schema, …]) | Чтение таблицы базы данных SQL в DataFrame. |
read_sql_query(sql, con[, index_col, …]) | Чтение SQL-запроса в DataFrame. |
read_sql(sql, con[, index_col, …]) | Чтение SQL-запроса или таблицы базы данных в DataFrame. |
Google BigQuery
read_gbq(query[, project_id, index_col, …]) | Загрузка данных из Google BigQuery. |
STATA
read_stata(filepath_or_buffer[, …]) | Чтение файла Stata в DataFrame. |
