Чтобы прочитать данные в Python с помощью библиотеки pandas, доступно несколько методов. Вот некоторые из наиболее часто используемых методов:

1. read_csv(): этот метод используется для чтения данных из файла CSV (значения, разделенные запятыми). Он может обрабатывать различные параметры, такие как путь к файлу, разделитель, строку заголовка и т. д.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('filename.csv')

2. read_excel(): если у вас есть данные в файле Excel, вы можете использовать метод read_excel() для их чтения. Этот метод поддерживает чтение данных из файлов.xls и.xlsx.

import pandas as pd
data = pd.read_excel('filename.xlsx')

3. read_json(): если ваши данные представлены в формате JSON (нотация объектов JavaScript), вы можете использовать метод read_json() для их чтения. Этот метод может читать данные JSON из файла или URL-адреса.

import pandas as pd
data = pd.read_json('filename.json')

4. read_sql(): если ваши данные хранятся в базе данных SQL, вы можете использовать метод read_sql() для выполнения запроса SQL и получения данных в DataFrame pandas.

import pandas as pd
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table_name'
data = pd.read_sql(query, conn)

5. read_html(): этот метод позволяет извлекать таблицы из веб-страниц HTML и преобразовывать их в DataFrames pandas. Внутри него используется библиотека BeautifulSoup.

import pandas as pd
url = 'https://example.com/table.html'
data = pd.read_html(url)

Это всего лишь несколько примеров того, как читать данные в Python с помощью pandas. Не забудьте установить библиотеку pandas, если вы еще этого не сделали, используя pip install pandas.