Pandas序列化是指将pandas数据结构(如DataFrame或Series)转换为一种易于存储和传输的格式,通常是JSON、CSV、msgpack等。这个过程使得数据可以在不同的系统和应用之间共享和交换。 2. 列举pandas序列化的常用方法 to_json():将DataFrame或Series转换为JSON格式的字符串或文件。 to_csv():将DataFrame或Series转换为CSV格...
Msgpack 文件:使用pd.read_msgpack()导入 Msgpack 文件中的数据。 Pandas 常用数据导出 CSV 文件:使用to_csv()方法将数据导出到逗号分隔值文件。 Excel 文件:使用to_excel()方法将数据导出到 Microsoft Excel 文件。 JSON 文件:使用to_json()方法将数据导出到 JSON 文件。 SQL 数据库:使用to_sql()方法将数据导...
read_msgpack 从指定文件中加载msgpack Pandas对象 read_orc 从ORC文件中读取数据,并将其转换为 Pandas DataFrame read_parquet 从Parquet文件中读取数据,并将其转换为 Pandas DataFrame read_pickle 从指定文件中加载pickled Pandas或其他pickled对象 read_sas 读取XPORT或SAS7BDAT格式的SAS(统计分析软件)文件 read_sql...
DataFrame.to_msgpack 是实验性的,并非没有一些问题,例如 Unicode,但它比 pickling 快得多。它序列化了一个包含 500 万行的数据帧,该数据帧在大约 2 秒内占用了 2-3 Gb 的内存,生成的文件约为 750 Mb。加载有点慢,但仍然比 unpickling 快得多。 原文由 Sergey Orshanskiy 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 ...
JSON文件:使用`pd.read_json()`函数。 消息包格式:使用`pd.read_msgpack()`函数。 Python对象序列化:使用`pd.read_pickle()`函数。 SAS文件:使用`pd.read_sas()`函数。 SQL查询:使用`pd.read_sql()`函数。 Stata文件:使用`pd.read_stata()`函数。 Feather文件:使用`pd.read_feather()`函数。📈...
read_msgpack 二进制格式编码的pandas数据 read_sas 读取存储于sas系统自定义存储格式的SAS数据集 read_stata 读取Stata文件格式的数据集 read_feather 读取Feather二进制文件格式 read_sql 将SQL查询的结果(SQLAlchemy)读取为pandas的DataFrame 我们可以通过上表对这些解析函数有一个简单了解,其中read_csv和read_table是...
DataFrame.to_msgpack([path_or_buf, encoding]) msgpack (serialize) object to input file path DataFrame.to_gbq(destination_table, project_id) Write a DataFrame to a Google BigQuery table. DataFrame.to_records([index, convert_datetime64]) Convert DataFrame to record array. DataFrame.to_sparse([...
DataFrame.to_msgpack([path_or_buf, encoding]) msgpack (serialize) object to input file path DataFrame.to_gbq(destination_table, project_id) Write a DataFrame to a Google BigQuery table. DataFrame.to_records([index, convert_datetime64]) ...
#1. msgpack2to_msgpack()#set3read_msgpack()#get4 #2. json5to_json()#set6read_json()#get 两种方式将数据序列化成redis中 set和get可操作的类型。 操作步骤 数据准备; redis准备; 使用DataFrame中的.to_msgpack()方法或者.to_json方法将数据类型为DataFrame的数据进行序列化; ...
msgpack HDF5(PyTables) Feather Parquet ORC SQL 查询 Google BigQuery Stata 格式 SAS 格式 SPSS 格式 其他文件格式 性能考虑 PyArrow 功能 数据结构集成 操作 输入/输出读取 索引和选择数据 索引的不同选择 基础知识 属性访问 切片范围 按标签选择 按位置选择 通过可调用进行选择...