Ввод-вывод

read_avro(source, *[, columns, n_rows])

Читает данные в DataFrame из формата Apache Avro.

DataFrame.write_avro(file[, compression, name])

Записывает данные в файл Apache Avro.

read_clipboard([separator])

Читает текст из буфера обмена и передаёт его в read_csv.

DataFrame.write_clipboard(*[, separator])

Копирует DataFrame в формате CSV в системный буфер обмена с помощью write_csv.

read_csv(source, *[, has_header, columns, ...])

Читает CSV-файл в DataFrame.

read_csv_batched(source, *[, has_header, ...])

Читает CSV-файл пакетами.

scan_csv(source, *[, has_header, separator, ...])

Лениво читает данные из CSV-файла или нескольких файлов, заданных шаблонами glob.

DataFrame.write_csv([file, include_bom, ...])

Записывает данные в файл CSV (с разделителями-запятыми).

LazyFrame.sink_csv(path, *[, include_bom, ...])

Выполняет запрос в потоковом режиме и записывает результат в CSV-файл.

BatchedCsvReader.next_batches(n)

Читает n пакетов из средства чтения.

read_database(query, connection, *[, ...])

Читает результаты SQL-запроса в DataFrame, используя объект подключения.

read_database_uri(query, uri, *[, ...])

Читает результаты SQL-запроса в DataFrame, используя URI.

DataFrame.write_database(table_name, ...[, ...])

Записывает данные из DataFrame Polars в базу данных.

read_delta(source, *[, version, columns, ...])

Читает данные из таблицы Delta Lake в DataFrame.

scan_delta(source, *[, version, ...])

Лениво читает данные из таблицы Delta Lake.

DataFrame.write_delta(target, *[, mode, ...])

Записывает DataFrame как таблицу Delta.

LazyFrame.sink_delta(target, *[, mode, ...])

Записывает LazyFrame как таблицу Delta.

read_excel(source, *[, sheet_id, ...])

Читает данные электронной таблицы Excel в DataFrame.

read_ods(source, *[, sheet_id, sheet_name, ...])

Читает данные электронной таблицы OpenOffice (ODS) в DataFrame.

DataFrame.write_excel([workbook, worksheet, ...])

Записывает данные фрейма в таблицу книги/листа Excel.

read_ipc(source, *[, columns, n_rows, ...])

Читает данные из файла Arrow IPC (Feather v2) в DataFrame.

read_ipc_schema(source)

Получает схему файла IPC без чтения данных.

read_ipc_stream(source, *[, columns, ...])

Читает данные из потока пакетов записей Arrow IPC в DataFrame.

scan_ipc(source, *[, n_rows, cache, ...])

Лениво читает данные из файла Arrow IPC (Feather v2) или нескольких файлов, заданных шаблонами glob.

DataFrame.write_ipc(file, *[, compression, ...])

Записывает данные в двоичный поток Arrow IPC или файл Feather.

DataFrame.write_ipc_stream(file, *[, ...])

Записывает данные в поток пакетов записей Arrow IPC.

LazyFrame.sink_ipc(path, *[, compression, ...])

Выполняет запрос в потоковом режиме и записывает результат в файл IPC.

scan_iceberg(source, *[, snapshot_id, ...])

Лениво читает данные из таблицы Apache Iceberg.

DataFrame.write_iceberg(target, mode)

Записывает DataFrame в таблицу Iceberg.

LazyFrame.sink_iceberg(target, *, mode[, ...])

Записывает LazyFrame в таблицу Iceberg.

read_json(source, *[, schema, ...])

Читает данные из файла JSON в DataFrame.

read_ndjson(source, *[, schema, ...])

Читает данные из файла JSON с разделителями-символами новой строки в DataFrame.

scan_ndjson(source, *[, schema, ...])

Лениво читает данные из файла JSON с разделителями-символами новой строки или нескольких файлов, заданных шаблонами glob.

DataFrame.write_json([file])

Сериализует данные в формате JSON.

DataFrame.write_ndjson([file, compression, ...])

Сериализует данные в формате JSON с разделителями-символами новой строки.

LazyFrame.sink_ndjson(path, *[, ...])

Выполняет запрос в потоковом режиме и записывает результат в файл NDJSON.

read_lines(source, *[, name, n_rows, ...])

Читает строки из файла в столбец строкового типа.

scan_lines(source, *[, name, n_rows, ...])

Создаёт LazyFrame, который сканирует строки из файла в столбец строкового типа.

PartitionBy(base_path, *[, ...])

Конфигурация записи в несколько выходных файлов.

FileProviderArgs(*, index_in_partition, ...)

Содержит сведения о файле, в который выполняется запись.

read_parquet(source, *[, columns, n_rows, ...])

Читает данные из файла Parquet в DataFrame.

read_parquet_metadata(source[, ...])

Получает пользовательские метаданные на уровне файла Parquet без чтения данных.

read_parquet_schema(source)

Получает схему файла Parquet без чтения данных.

scan_parquet(source, *[, n_rows, ...])

Лениво читает данные из локального файла Parquet или файла в облачном хранилище (или из нескольких файлов).

DataFrame.write_parquet(file, *[, ...])

Записывает данные в файл Apache Parquet.

LazyFrame.sink_parquet(path, *[, ...])

Выполняет запрос в потоковом режиме и записывает результат в файл Parquet.

scan_arrow_c_stream(source)

Сканирует источник, реализующий интерфейс Arrow PyCapsule.

scan_pyarrow_dataset(source, *[, ...])

Сканирует набор данных pyarrow.

CredentialProvider()

Базовый класс для поставщиков учётных данных.

CredentialProviderAWS(*[, profile_name, ...])

Поставщик учётных данных AWS.

CredentialProviderAzure(*[, scopes, ...])

Поставщик учётных данных Azure.

CredentialProviderGCP(*[, scopes, request, ...])

Поставщик учётных данных GCP.

ScanCastOptions(*[, integer_cast, ...])

Параметры приведения типов, применяемые при сканировании файлов.