直接保存为Pickle文件 data.to_pickle('qdaily_infos.pkl')os.stat('qdaily_infos.pkl').st_size/(1024*1024)out:11.89148235321045 可以看到比原文件小了7.2M. 通过compression参数指定压缩类型 save_path_compress=['qdaily_gzip.pkl.compress','qdaily_bz2.pkl.compress','qdaily_xz.pkl.compress']compressi...
has no attribute 'save'上⽹查了好多，最后在⽂档中发现 把save换成to_pickle就可以了。由于我pandas是0.17.1()版本，我⼜去该版本下查了⼀下，已经save⽅法的介绍了，只有to_pickle，只有在这0.13.1下才说明已经被Deprecated。同样的加载的⽅法load⽅法，也被Deprecated.采⽤read_pickle。
官网The pandas I/O API pickle格式是python自带的 from__future__importprint_functionimportpandasaspddata= pd.read_csv('student.csv') # 读取数据 read fromprint(data)data.to_pickle('student.pickle') # 保存数据 save to END
pandas可以读取与存取的资料格式有很多种,像csv、excel、json、html与pickle等…, 详细请看官方说明文件 ''' # read from data=pd.read_csv('5.student.csv') print(data) # save to data.to_pickle('student.pickle') 出处:https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/np-pd/3-5-pd-to/...
df.to_csv() 保存成.csv文件 文件中有中文字符时,需要添加 encoding='utf_8_sig',才可避免乱码 删除行号 index=False df.to_excel() 保存成.xls/.xlsx文件 文件中有中文,不需指明编码,不会乱码 # 保存成.pkl文件df2.to_pickle('save/Safe_and_reliable.pkl')# 保存成.csv文件df2.to_csv('save/Saf...
尝试使用pickle格式将pickle文件保存到文件系统https://docs.python.org/3/library/pickle.html 这里有一...
df.to_csv() 保存成.csv文件 文件中有中文字符时,需要添加 encoding='utf_8_sig',才可避免乱码 删除行号 index=False df.to_excel() 保存成.xls/.xlsx文件 文件中有中文,不需指明编码,不会乱码 # 保存成.pkl文件 df2.to_pickle('save/Safe_and_reliable.pkl') ...
python内置了以pickle序列化的方式存取二进制文件。pandas也提供了方便的方法通过pickle方式加载和存储二进制文件。 原先版本的save和load方法在新版本中都被取代,现在可以通过to_pickle和read_pickle方法将二进制文件以pickle方式存储和读取。 from pandasimportSeries,DataFrameimportpandasaspddata={'a':[1,5,9],'b'...
)ifsave: pd.to_pickle(df, os.path.join(folder,"%s.pkl"% scan))returndf 开发者ID:casimp,项目名称:pyxe,代码行数:32,代码来源:scrape_tools.py 示例4: main ▲点赞 1▼ defmain():#load input data for xgboostxgbInput = fetch_data.clfInput() ...
# Returns a DataFramepd.read_excel("path_to_file.xls") 使用None 获取所有工作表: # Returns a dictionary of DataFramespd.read_excel("path_to_file.xls", sheet_name=None) 使用列表获取多个工作表: # Returns the 1st and 4th sheet, as a dictionary of DataFrames.pd.read_excel("path_to_file...