read_pickle() got an unexpected keyword argument 'skiprows'
时间: 2023-07-30 21:11:59 浏览: 63
对于 `read_pickle` 函数,它是直接读取二进制的 `pickle` 文件,无法进行行数的跳过或者选取。因此,使用 `skiprows` 参数或者 `nrows` 参数是无法实现的,会导致 `TypeError: read_pickle() got an unexpected keyword argument 'skiprows'` 或者 `TypeError: read_pickle() got an unexpected keyword argument 'nrows'` 错误。
如果需要读取 `pickle` 文件的指定行,可以先将整个文件读取到内存中,然后再使用 `iloc` 或者 `loc` 等方法选取指定行。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 读取整个 pickle 文件
df = pd.read_pickle('data.pkl')
# 选取第 3 行
row_num = 2 # 行数从 0 开始计数
df_row = df.iloc[row_num:row_num+1, :]
```
这样就可以实现读取 `pickle` 文件的指定行了。需要注意的是,由于 `pickle` 文件是二进制文件,因此读取速度相对较快,但是文件内容无法直接查看。如果需要查看文件内容,可以使用 `to_pickle` 方法将 DataFrame 保存为 `pickle` 文件后再进行查看。
相关问题
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:
```python
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 ]
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]
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