jupyterとpandasのread_◯◯を考える

普段は込み入ったことにはエクセルを使わずに代わりに使っているpythonなんですが、ふとpandasはどれぐらい読み込めるのか気になり調べて見ました。

<div>
    <h2>
        開発環境
    </h2>
    <ul>
    <li>pyenv 1.1.5</li>
    <li>Python 3.5.4 :: Anaconda custom (64-bit)</li>
    </ul>

<div align='center'>
    <h2>
        read_◯◯を調べたら結構あった
   </h2>
<ul>
<li>pd.read_clipboard,</li>
<li>pd.read_csv,</li>
<li>pd.read_excel,</li>
<li>pd.read_feather,</li>
<li>pd.read_fwf,</li>
<li>pd.read_gbq,</li>
<li>pd.read_hdf,</li>
<li>pd.read_html,</li>
<li>pd.read_json,</li>
<li>pd.read_msgpack,</li>
<li>pd.read_parquet,</li>
<li>pd.read_pickle,</li>
<li>pd.read_sas,</li>
<li>pd.read_sql,</li>
<li>pd.read_sql_query,</li>
<li>pd.read_sql_table,</li>
<li>pd.read_stata,</li>
<li>pd.read_table,</li>
</ul>
<hr>
<h2>お世話になっているもの</h2>


<h3>pd.read_csv</h3>
Also supports optionally iterating or breaking of the file into chunks.
CSV（コンマ区切り）ファイルをDataFrameに読み込むオプションで、ファイルの反復処理または中断をチャンクにサポートします。

<h3>pd.read_excel</h3>
Read an Excel table into a pandas DataFrame
Excelテーブルを読み込んでpandas DataFrameにする

<h3>pd.read_html</h3>
Read HTML tables into a ``list`` of ``DataFrame`` objects.
htmlのテーブルやテーブルが配列に格納されます。

<h3>pd.read_json</h3>
#jsonファイルを読む

<h2>使ったことはないが使えそうなもの</h2>

<h3>pd.read_clipboard</h3>
Read text from clipboard and pass to read_table. See read_table for the full argument list
クリップボードからテキストを読み取り、read_tableに渡します。 read_tableを参照してください完全な引数リスト

<h3>pd.read_sql</h3>
Read SQL query or database table into a DataFrame.
SQLクエリまたはデータベーステーブルをDataFrameに読み込みます。
SQL queryやDBAPI2 をライブラリを使って

<h3>pd.read_parquet</h3>
Load a parquet object from the file path, returning a DataFrame.
Parquetオブジェクトをロードする。
横方向行方向ではなく縦方向で格納する形式

<h3>pd.read_pickle</h3>
Load pickled pandas object (or any other pickled object) from the specified file path
pandasでpickle化されたオブジェクト（または他のpickle化されたオブジェクト）を指定された場所からロードする
パイナリ型で格納するpython固有形式のファイル、早いが直読みできない

<h2>若干使うのをためらっている</h2>
<h3>pd.read_gbq</h3>
Load data from Google BigQuery.
The main method a user calls to execute a Query in Google BigQuery and read results into a pandas DataFrame.Google BigQuery API Client Library v2 for Python is used.Documentation is available here
googleのbigquery

ミスった時のお金のリスクが。。。（以前、「BigQueryで150万円溶かした人の顔」というQiita記事を見てビビってる。

<h3>使いどころがよくわからないが。。。。</h3>
   
<h4>pd.read_hdf</h4>
Retrieve pandas object stored in file, optionally based on where criteria 
ファイルに格納されているpandasオブジェクトを取得します。

<h4>pd.read_feather</h4>
Load a feather-format object from the file path
ファイルパスからフェザーフォーマットオブジェクトをロードする

<h4>pd.read_fwf</h4>
Read a table of fixed-width formatted lines into DataFrame Also supports optionally iterating or breaking of the file into chunks.
固定幅のフォーマットされた行のテーブルをDataFrameに読み込むオプションで、ファイルの繰り返しまたは分割をチャンクにサポートします

<h4>pd.read_msgpack</h4>
Load msgpack pandas object from the specified file path
THIS IS AN EXPERIMENTAL LIBRARY and the storage format may not be stable until a future release.
msgpack pandasオブジェクトを指定された場所からファイルパスでロードする
これは実験的なライブラリであり、保存フォーマット将来のリリースまで安定していない可能性があります。

<h4>pd.read_sas</h4>
Read SAS files stored as either XPORT or SAS7BDAT format files.
XPORTまたはSAS7BDAT形式のファイルとして保存されたSASファイルを読み込みます。

<h4>pd.read_stata</h4>
StataファイルをDataFrameに読み込む
<h4>pd.read_table</h4>
一般的な区切りファイルをDataFrameに読み込む
オプションで、ファイルの反復処理または中断をサポートしますチャンクに。

<h4>pd.read_sql_query</h4>
SQLクエリをDataFrameに読み込みます。クエリの結果セットに対応するDataFrameを返します。
文字列。オプションで、 `index_col`パラメータを指定して、 列をインデックスとして使用します。それ以外の場合は、デフォルトの整数インデックスが使用されます。

<h4>pd.read_sql_table</h4>
Read SQL database table into a DataFrame.<br>
同上
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<br>
株価を読むファンクションもあるみたいですが今回はread縛りで羅列して見ました。
調べると使えそうなのいっぱい。
色々と使って見ます。


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