redis怎么缓存df数据

在使用 Redis 缓存 DataFrame 数据之前，需要将 DataFrame 转换为序列化格式（如 JSON 或 pickle）。然后，可以使用 Redis 提供的 SET 和 GET 命令来缓存和获取数据。

以下是一个简单的 Python 代码片段，它将 DataFrame 转换为 JSON 格式并将其存储在 Redis 中：

import redis
import pandas as pd
import json

# 创建 Redis 客户端
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379)

# 读取 DataFrame 数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将 DataFrame 转换为 JSON 格式
df_json = df.to_json()

# 将 JSON 数据存储到 Redis 中
r.set('data', df_json)

在上面的代码中，我们首先创建了一个 Redis 客户端，然后使用 Pandas 读取了一个 CSV 文件中的数据。接着，我们将 DataFrame 转换为 JSON 格式，并使用 Redis 的 SET 命令将其存储到 Redis 中。可以使用以下代码片段从 Redis 中获取 DataFrame 数据：

# 从 Redis 中获取 JSON 数据
df_json = r.get('data')

# 将 JSON 数据转换为 DataFrame
df = pd.read_json(df_json)

在上面的代码中，我们使用 Redis 的 GET 命令获取了存储在 Redis 中的 JSON 数据，并使用 Pandas 将其转换为 DataFrame。这样就可以在需要时快速地从 Redis 中获取缓存的 DataFrame 数据了。