Ввод/вывод

Загрузка/сохранение

`read_pickle`(filepath_or_buffer[, ...])	Загрузка сериализованного объекта pandas (или любого объекта) из файла.
`DataFrame.to_pickle`(path[, compression, ...])	Сериализация (сохранение) объекта в файл.

Файлы с плоской структурой

`read_table`(filepath_or_buffer[, sep, ...])	Чтение файла с разделителями в DataFrame.
`read_csv`(filepath_or_buffer[, sep, ...])	Чтение файла CSV (с разделителем запятая) в DataFrame.
`DataFrame.to_csv`([path_or_buf, sep, na_rep, ...])	Запись объекта в файл CSV (с разделителем запятая).
`read_fwf`(filepath_or_buffer[, colspecs, ...])	Чтение файла с фиксированной шириной столбцов в DataFrame.

Буфер обмена

`read_clipboard`([sep])	Чтение текста из буфера обмена и передача его в функцию `read_csv`.
`DataFrame.to_clipboard`([excel, sep])	Копирование объекта в буфер обмена.

Excel

`read_excel`(io[, sheet_name, header, names, ...])	Чтение файла Excel в DataFrame pandas.
`DataFrame.to_excel`(excel_writer[, ...])	Запись объекта в лист Excel.
`ExcelFile.parse`([sheet_name, header, names, ...])	Парсинг указанного листа(ов) в DataFrame.

Styler.to_excel(excel_writer[, sheet_name, ...])

Запись стилизованного DataFrame в лист Excel.

ExcelWriter(path[, engine, date_format, ...])

Класс для записи объектов DataFrame в листы Excel.

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.
`DataFrame.to_json`([path_or_buf, orient, ...])	Преобразование объекта в JSON строку.

build_table_schema(data[, index, ...])

Создание схемы таблицы из data.

HTML

`read_html`(io[, match, flavor, header, ...])	Чтение HTML таблиц в список объектов DataFrame.
`DataFrame.to_html`([buf, columns, col_space, ...])	Отображение DataFrame как HTML таблицы.

Styler.to_html([buf, table_uuid, ...])

Запись стилизованного DataFrame в файл, буфер или строку в формате HTML-CSS.

XML

`read_xml`(path_or_buffer[, xpath, ...])	Чтение XML документа в объект DataFrame.
`DataFrame.to_xml`([path_or_buffer, index, ...])	Отображение DataFrame в XML документ.

LaTeX

DataFrame.to_latex([buf, columns, ...])

Отображение объекта в LaTeX таблице, longtable или вложенной таблице.

Styler.to_latex([buf, column_format, ...])

Запись стилизованного DataFrame в файл, буфер или строку в формате LaTeX.

END_OF_DOCUMENT_MARKER

HDFStore: PyTables (HDF5)

`read_hdf`(path_or_buf[, key, mode, errors, ...])	Чтение из хранилища, закрытие его, если оно открыто.
`HDFStore.put`(key, value[, format, index, ...])	Сохранение объекта в HDFStore.
`HDFStore.append`(key, value[, format, axes, ...])	Добавление в таблицу в файле.
`HDFStore.get`(key)	Получение объекта pandas, сохранённого в файле.
`HDFStore.select`(key[, where, start, stop, ...])	Получение объекта pandas, сохранённого в файле, необязательно на основе критериев where.
`HDFStore.info`()	Вывод подробной информации о хранилище.
`HDFStore.keys`([include])	Возвращает список ключей, соответствующих объектам, сохранённым в HDFStore.
`HDFStore.groups`()	Возвращает список всех узлов верхнего уровня.
`HDFStore.walk`([where])	Обход иерархии групп pytables для объектов pandas.

Предупреждение

Можно сохранить подкласс DataFrame или Series в HDF5, но тип подкласса будет утерян при сохранении.

Feather

`read_feather`(path[, columns, use_threads, ...])	Загрузка объекта в формате feather из файла по пути.
`DataFrame.to_feather`(path, **kwargs)	Запись DataFrame в двоичный формат Feather.

Parquet

`read_parquet`(path[, engine, columns, ...])	Загрузка объекта parquet из файла по пути, возвращая DataFrame.
`DataFrame.to_parquet`([path, engine, ...])	Запись DataFrame в двоичный формат parquet.

ORC

`read_orc`(path[, columns])	Загрузка объекта ORC из файла по пути, возвращая DataFrame.
`DataFrame.to_orc`([path, engine, index, ...])	Запись DataFrame в формат ORC.

SAS

read_sas(filepath_or_buffer[, format, ...])

Чтение файлов SAS, хранящихся в формате XPORT или SAS7BDAT.

SPSS

read_spss(path[, usecols, convert_categoricals])

Загрузка файла SPSS по пути, возвращая DataFrame.

SQL

`read_sql_table`(table_name, con[, schema, ...])	Чтение таблицы SQL базы данных 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.
`DataFrame.to_sql`(name, con[, schema, ...])	Запись записей, хранящихся в DataFrame, в базу данных SQL.

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.
`DataFrame.to_stata`(path[, convert_dates, ...])	Экспорт объекта DataFrame в формат Stata dta.

`StataReader.data_label`	Возвращает метку данных файла Stata.
`StataReader.value_labels`()	Возвращает вложенный словарь, сопоставляющий каждое имя переменной её значению и метке.
`StataReader.variable_labels`()	Возвращает словарь, сопоставляющий каждое имя переменной соответствующей метке.
`StataWriter.write_file`()	Экспорт объекта DataFrame в формат Stata dta.

© 2008–2022, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/1.5.0/reference/io.html