Как работает pandas при чтении данных из различных источников?

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

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. timeweb.cloud При необходимости можно задать дополнительные параметры, например sep=';' или encoding='utf-8', если файл имеет особый формат. timeweb.cloud

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

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

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