Spec-Zone.ru › pandas 2

Ввод/вывод

Запись в кеш

read_pickle(filepath_or_buffer[, ...])

Загрузка объекта pandas (или любого объекта) из файла в кеше.

DataFrame.to_pickle(path, *[, compression, ...])

Запись объекта в кеш (сериализация) в файл.

Файл с плоской структурой

read_table(filepath_or_buffer, *[, sep, ...])

Чтение общего файла с разделителями в DataFrame.

read_csv(filepath_or_buffer, *[, sep, ...])

Чтение файла с разделителями запятыми (csv) в DataFrame.

DataFrame.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, ...])

Запись объекта в файл с разделителями запятыми (csv).

read_fwf(filepath_or_buffer, *[, colspecs, ...])

Чтение таблицы с фиксированной шириной строк в DataFrame.

Буфер обмена

read_clipboard([sep, dtype_backend])

Чтение текста из буфера обмена и передача в read_csv().

DataFrame.to_clipboard(*[, excel, sep])

Копирование объекта в буфер обмена системы.

Excel

read_excel(io[, sheet_name, header, names, ...])

Чтение файла Excel в объект pandas DataFrame.

DataFrame.to_excel(excel_writer, *[, ...])

Запись объекта в лист Excel.

ExcelFile(path_or_buffer[, engine, ...])

Класс для парсинга табличных листов Excel в объекты DataFrame.

ExcelFile.book

ExcelFile.sheet_names

ExcelFile.parse([sheet_name, header, names, ...])

Парсинг указанных листов в DataFrame.

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

Запись Styler в лист Excel.

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

Класс для записи объектов DataFrame в листы Excel.

JSON

read_json(path_or_buf, *[, orient, typ, ...])

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 list объектов DataFrame.

DataFrame.to_html([buf, columns, col_space, ...])

Отображение DataFrame как HTML-таблицы.

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

Запись Styler 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, header, ...])

Отображение объекта в LaTeX-таблицу, longtable или вложенную таблицу.

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

Запись Styler 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, если оно было 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)

Извлечение объекта pandas, сохранённого в файле.

HDFStore.select(key[, where, start, stop, ...])

Извлечение объекта pandas, сохранённого в файле, необязательно по критериям 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])

Переход по иерархии групп pytables для объектов pandas.

Предупреждение

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

Feather

read_feather(path[, columns, use_threads, ...])

Загрузка объекта в формате feather из файла.

DataFrame.to_feather(path, **kwargs)

Запись DataFrame в двоичный формат Feather.

Parquet

read_parquet(path[, engine, columns, ...])

Загрузка объекта parquet из файла, возвращая DataFrame.

DataFrame.to_parquet([path, engine, ...])

Запись DataFrame в двоичный формат parquet.

ORC

read_orc(path[, columns, dtype_backend, ...])

Загрузка объекта ORC из файла, возвращая DataFrame.

DataFrame.to_orc([path, engine, index, ...])

Запись DataFrame в формат ORC.

SAS

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

Чтение SAS-файлов в формате XPORT или SAS7BDAT.

SPSS

read_spss(path[, usecols, ...])

Загрузка SPSS-файла из файла, 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, ...])

(УСТЕРЕЖДЁН) Загрузка данных из Google BigQuery.

STATA

read_stata(filepath_or_buffer, *[, ...])

Чтение Stata-файла в DataFrame.

DataFrame.to_stata(path, *[, convert_dates, ...])

Экспорт объекта DataFrame в формат Stata dta.

StataReader.data_label

Возвращает метку данных Stata-файла.

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/2.2.2/reference/io.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API