入出力関数

入出力関数 (pandas モジュール)

[APIドキュメント]

関数 – Pickling

read_pickle(filepath_or_buffer, compression = ‘infer’)

@ [APIドキュメント]

  • 引数
    • filepath_or_buffer : pickleファイルを表すファイルパス、URL、もしくはバッファー <str / path object / file-like object>
    • compression : {‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}
  • 戻り値
    • unpickled : pickleファイルから読み込まれたデータ <DataFrame / Series>

関数 – Excel

read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, **kwds)

@ [APIドキュメント]

サンプルコード・解説記事

  • コード例:ExcelファイルをDataFrameとして読み込む(基本的な読み込み方)
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"C:\BioTech-Lab\SampleXL.xlsx")
print(df)

関数 – JSON

json_normalize(data, record_path = None, meta = None, meta_prefix = None, record_prefix = None, errors = ‘raise’, sep = ‘.’, max_level = None)

@ [APIドキュメント]

read_json(path_or_buf=None, orient=None, typ=’frame’, dtype=None, convert_axes=None, convert_dates=True, keep_default_dates=True, numpy=False, precise_float=False, date_unit=None, encoding=None, lines=False, chunksize=None, compression=’infer’)

@ [APIドキュメント]

  • 引数
    • path_or_buf : JSONファイルを表すファイルバス、URL、もしくはバッファー <str / path-like / file-like>
  • 戻り値
    • return : JSONファイルから読み込まれたデータ <DataFrame / Series>

関数 – SQL

read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None)

@ [APIドキュメント]

サンプルコード・解説記事

  • コード例:データベースのテーブルをDataFrameとして取得する
import pyodbc
import pandas as pd
  
# データベースに接続します
conn_str = (
    r'DRIVER={Microsoft Access Driver (*.mdb, *.accdb)};'
    r'DBQ=C:\BioTech-Lab\SampleDB.accdb;'
    )
conn = pyodbc.connect(conn_str)
  
# データベースの指定したテーブルのデータをすべて抽出します
sql = 'SELECT * FROM SampleTable'
df = pd.read_sql(sql, conn)
print(df)
  
# データベースの接続を閉じます
conn.close()

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