pandas to_pickle

pandas的to_pickle是一个用于将数据以pickle格式永久存储的方法。我们可以使用DataFrame的to_pickle属性来将数据保存为pickle文件。例如，可以使用以下代码将DataFrame df保存为名为foo.pkl的pickle文件：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4, 5))
df.to_pickle('foo.pkl')

这样，DataFrame df的数据就会被保存在foo.pkl文件中。要读取pickle文件中的数据，可以使用pd.read_pickle方法。例如，可以使用以下代码从foo.pkl读取数据并将其存储在变量dr中：

dr = pd.read_pickle('foo.pkl')

这样，变量dr中就包含了从pickle文件中读取的数据。通过使用to_pickle和read_pickle方法，我们可以方便地将数据以pickle格式进行永久存储和读取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>

相关问题

python pandas to_pickle

你可以使用 Pandas 库中的 `to_pickle` 方法将一个 DataFrame 对象保存为 pickle 文件。这个方法接受存储路径作为参数，并将 DataFrame 对象序列化保存到该路径下的文件中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 对象保存为 pickle 文件
df.to_pickle('data.pickle')

在上面的例子中，`to_pickle` 方法将 DataFrame 对象 `df` 保存为名为 "data.pickle" 的 pickle 文件。你可以根据需要修改文件名和路径。

read_pickle

read_pickle是pandas库中的一个方法，用于从pickle文件中读取数据。通过使用DataFrame的to_pickle属性将数据保存为pickle文件后，可以使用pd.read_pickle方法读取pickle数据。例如，可以使用以下代码读取名为'foo.pkl'的pickle文件中的数据：

import pandas as pd

data = pd.read_pickle('foo.pkl')

这将返回一个DataFrame对象，其中包含从pickle文件中读取的数据。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas库pd.read_pickle操作读取pickle数据与.to_pickle()永久储存数据](https://blog.csdn.net/DeepOscar/article/details/83415760)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【python】pandas库pd.read_pickle操作读取pickle数据与.to_pickle()永久储存数据](https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79097416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]