products = pd.read_pickle(self.products_path)
时间: 2023-06-19 21:03:41 浏览: 46
这行代码使用了 pandas 库中的 read_pickle() 方法,它可以读取一个经过 pickle 序列化的文件,并将其转化为 pandas 数据结构。在这里,self.products_path 是一个指向 pickle 文件的路径,该文件包含了产品数据。读取后的数据被保存在变量 products 中。
相关问题
pd.read_pickle
pd.read_pickle是pandas库中的一个函数,用于读取pickle文件中的数据。\[1\]Pickle是Python中的一种序列化格式,可以将Python对象转化为二进制数据进行存储和传输。使用pd.read_pickle函数可以将pickle文件中的数据读取为DataFrame对象。例如,可以使用以下代码读取名为'foo.pkl'的pickle文件中的数据:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_pickle('foo.pkl')
```
这将返回一个DataFrame对象,其中包含pickle文件中的数据。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas读取文件数据、存储详解笔记](https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/117472755)[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* [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]
- *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 ]
pd.read_pickle()函数用法
`pd.read_pickle()`函数用于从Pickle格式的文件中读取数据并将其转换为pandas DataFrame或Series对象。具体用法如下:
```
pd.read_pickle(filepath, compression='infer')
```
参数说明:
- `filepath`:pickle格式文件的路径。
- `compression`:可选参数,指定压缩格式。默认为`'infer'`,表示自动推断压缩格式。如果文件未压缩,则应将其设置为`None`。
返回值:
该函数返回一个pandas DataFrame或Series对象,其中包含pickle文件中的数据。
示例:
假设我们有一个pickle文件`data.pkl`,其中包含以下数据:
```
{'name': 'John', 'age': 30, 'gender': 'male'}
```
我们可以使用`pd.read_pickle()`函数将其读取为一个Series对象:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_pickle('data.pkl')
print(data)
```
输出结果为:
```
name John
age 30
gender male
dtype: object
```
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