pandas 有许多可选依赖项,仅用于特定方法。例如,pandas.read_hdf() 需要pytables 包,而 DataFrame.to_markdown() 需要tabulate 包。如果未安装可选依赖项,则在调用需要该依赖项的方法时,pandas 将引发 ImportError。 如果使用 pip,可选的 pandas 依赖项可以作为可选额外项(例如 pan
文本 本地剪贴板 read_clipboard to_clipboard 二进制 MS Excel read_excel to_excel 二进制 OpenDocument read_excel 二进制 HDF5 格式 read_hdf to_hdf 二进制 Feather 格式 read_feather to_feather 二进制 Parquet 格式 read_parquet to_parquet 二进制 ORC 格式 read_orc to_orc 二进制 Stata read_stata...
程序代码如下: #实现pandas的DataFrame的多种文件格式之间的转换工具#支持多种文件格式csv,parquet,feather,pickle,hdf5,excel#支持命令行输入调用#支持python函数调用#支持压缩算法和压缩率参数#支持批量转换#python pandasDataFrameConverter.py input.xlsx output.feather --compression zstd --compression_level 1#python ...
pandas 有许多可选依赖项,仅用于特定方法。例如,pandas.read_hdf()需要pytables包,而DataFrame.to_markdown()需要tabulate包。如果未安装可选依赖项,则在调用需要该依赖项的方法时,pandas 将引发ImportError。 如果使用 pip,可选的 pandas 依赖项可以作为可选额外项(例如pandas[performance, aws])安装或在文件中管理...
DataFrame.to_parquet(path=None, *, engine='auto', compression='snappy', index=None, partition_cols=None, storage_options=None, **kwargs) 将DataFrame 写入二进制 parquet 格式。 此函数将数据框写入parquet 文件。您可以选择不同的 parquet 后端,并选择是否压缩。有关更多详细信息,请参阅 用户指南。
pandas 有许多可选依赖项,仅用于特定方法。例如,pandas.read_hdf()需要pytables包,而DataFrame.to_markdown()需要tabulate包。如果未安装可选依赖项,则在调用需要该依赖项的方法时,pandas 将引发ImportError。 如果使用 pip,可选的 pandas 依赖项可以作为可选额外项(例如pandas[performance, aws])安装或在文件中管理...
to_pickle(path[, compression, protocol]) 将对象腌制(序列化)到文件。to_records([index, column_dtypes, index_dtypes]) 将DataFrame转换为NumPy记录数组。to_sql(name, con[, schema, if_exists, …]) 将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库。to_stata(**kwargs) 将DataFrame对象导出为Stata dta格式。
binaryHDF5read_hdfto_hdf binaryFeatherread_featherto_feather binaryMsgpackread_msgpackto_msgpack binaryStataread_statato_stata binarySASread_sas binaryPython Pickleread_pickleto_pickle SQLSQLread_sqlto_sql SQLGoogleBig Queryread_gbqto_gbq 主要内容 ...
Pandas的to_csv()方法支持直接压缩输出文件。 import pandas as pd # 写入bz2压缩的CSV文件 df.to_csv('output.csv.bz2', compression='bz2', index=False) 8. 使用pandas.DataFrame.to_hdf 如果你需要频繁读写大数据帧,可以考虑使用HDF5格式。 import pandas as pd ...
# 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...