步骤3:使用to_pickle函数将数据保存到pickle文件中 现在,我们已经有了一个示例数据,我们可以使用to_pickle函数将其保存到pickle文件中。to_pickle函数接受一个参数,即文件路径。下面是使用to_pickle函数的代码: df.to_pickle('data.pickle') 1. 这行代码将DataFrame对象df保存到名为data.pickle的pickle文件中。 完...
to_pickle(path, compression='infer', protocol=5, storage_options=None)Pickle(序列化)對象到文件。參數: path:str 將存儲 pickle 對象的文件路徑。 compression:str 或 dict,默認 ‘infer’ 用於輸出數據的即時壓縮。如果 ‘infer’ and ‘path’ path-like,則從以下擴展名檢測壓縮:“.gz”、“.bz2”、...
上述代码首先创建了一个字典对象data,然后使用pickle将其保存到指定路径path下的data.pkl文件中。这样就实现了指定保存路径的功能。 2.2. 读取保存的对象 要读取保存的对象,我们可以使用pickle的load函数。具体示例如下: importpickle# 指定要读取的文件路径path='/path/to/save/data.pkl'# 使用pickle读取对象withopen...
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...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_pickle方法的使用。
DataFrame.to_pickle(path, compression='infer', protocol=5)[source] Pickle(序列化)对象到文件。 参数: path:str 存储pickle对象的文件路径。 compression:{‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, ‘xz’, None}, 默认为‘infer’ 表示要在输出文件中使用的压缩的字符串。
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_pickle方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.to_pickle函数方法的使用...
DataFrame.to_pickle(path[, compression, …]) Pickle (serialize) object to input file path. DataFrame.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …]) Write DataFrame to a comma-separated values (csv) file DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) ...
to_numpy cumprod min transpose kurtosis to_latex median eq last_valid_index rename pow all loc to_pickle squeeze divide duplicated to_json sort_values astype resample shape to_xarray to_period kurt ffill idxmax plot to_clipboard cumsum nlargest var add abs any tshift nunique count combine keys...
Method iter() is required for 'isinstance(<obj>, abc.Iterable)' to return True, however any object with getitem() will work with any code expecting an iterable. MutableSequence, Set, MutableSet, Mapping and MutableMapping ABCs are also extendable. Use '<abc>.__abstractmethods__' to get ...