Pandas позволяет читать и записывать данные из различных источников, таких как базы данных, файлы в форматах CSV, Excel, JSON и другие. 5 Для каждого типа данных существуют специализированные функции, например readcsv(), readexcel() и другие вида read_*(). 5

При чтении данных из CSV-файла достаточно указать путь к файлу, и Pandas сама проанализирует, где начинается и заканчивается поле, какой используется разделитель, и даже попытается угадать типы столбцов. 1 При необходимости можно задать дополнительные параметры, например sep=';' или encoding='utf-8', если файл имеет особый формат. 1

Для работы с базами данных Pandas интегрируется с различными СУБД, в том числе PostgreSQL, MySQL, SQLite и другими. 1 Проще всего работать через библиотеку SQLAlchemy, позволяющую установить соединение и передать SQL-запрос. 1

При чтении данных из HTML-файла функция read_html() осуществляет парсинг HTML и ищет таблицу. 2 В случае успеха она конвертирует её в Dataframe, который можно использовать в процессе анализа данных. 2

Функции чтения принимают много параметров, что позволяет настраивать все необходимые опции, включая явное задание типов данных или соответствующих функций-конвертеров. 5 Это позволяет предобработать данные или преобразовать их типы к более эффективным ещё на этапе чтения из источника. 5