Ввод/вывод
read_pickle(path[, compression]) | Загрузка объекта pandas (или любого объекта) из файла в двоичном формате. |
Файлы с плоской структурой
read_table(filepath_or_buffer, pathlib.Path, …) | Чтение файла с разделителями в DataFrame. |
read_csv(filepath_or_buffer, pathlib.Path, …) | Чтение файла с разделителями (csv) в DataFrame. |
read_fwf(filepath_or_buffer, pathlib.Path, …) | Чтение таблицы с фиксированной шириной столбцов в DataFrame. |
read_msgpack(path_or_buf[, encoding, iterator]) | (УСТАРЕВШЕЕ) Загрузка объекта pandas из файла в формате msgpack. |
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 DataFrame pandas. |
ExcelFile.parse(self[, sheet_name, header, …]) | Парсинг указанного(ых) листа(ов) в DataFrame |
ExcelWriter(path[, engine, date_format, …]) | Класс для записи объектов DataFrame в листы Excel, по умолчанию используется xlwt для xls и openpyxl для xlsx. |
JSON
read_json([path_or_buf, orient, typ, dtype, …]) | Преобразование JSON-строки в объект pandas. |
json_normalize(data, List[Dict]], …) | 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 список объектов DataFrame. |
HDFStore: PyTables (HDF5)
read_hdf(path_or_buf[, key, mode]) | Чтение из хранилища, закрытие его, если оно было открыто. |
HDFStore.put(self, key, value[, format, append]) | Сохранение объекта в HDFStore |
HDFStore.append(self, key, value[, format, …]) | Добавление данных в таблицу в файле. |
HDFStore.get(self, key) | Получение объекта pandas, сохранённого в файле |
HDFStore.select(self, key[, where, start, …]) | Получение объекта pandas, сохранённого в файле, при необходимости с использованием критериев где. |
HDFStore.info(self) | Вывод подробной информации о хранилище. |
HDFStore.keys(self) | Возвращает (возможно, неупорядоченный) список ключей, соответствующих объектам, сохранённым в HDFStore. |
HDFStore.groups(self) | Возвращает список всех узлов верхнего уровня (которые сами по себе не являются объектами хранения pandas). |
HDFStore.walk(self[, where]) | Проход по иерархии групп pytables для объектов pandas |
Feather
read_feather(path[, columns, use_threads]) | Загрузка объекта в формате feather из файла. |
Parquet
read_parquet(path[, engine, columns]) | Загрузка объекта parquet из файла, возвращая DataFrame. |
SAS
read_sas(filepath_or_buffer[, format, …]) | Чтение SAS-файлов, 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. |
