DataFrame.read_pickle() 方法是 Pandas 库中的方法之一,用于读取 pickle 序列化的对象并返回 pandas.DataFrame 对象。该方法的语法如下: DataFrame.read_pickle(filepath,compression='infer')->pandas.DataFrame 其中,filepath参数表示文件路径,compression参数表示压缩格式,如果未提供,则默认为'infer'。此外,该方法还...
pandas.read_pickle 是一个函数,用于从文件加载被 pickle 序列化的 pandas 对象(或任何对象)。它接受文件路径、URL 或类似文件的对象。函数支持多种压缩格式,如 .gz、.bz2、.zip、.xz 等。可以通过 storage_options 参数指定不同的存储选项。参数返回值语法为:...
pandas.read_pickle(filepath_or_buffer, compression='infer', storage_options=None) 从文件中加载 pickle 的 Pandas 对象(或任何对象)。 警告 加载从不受信任的来源收到的 pickle 数据可能是不安全的。见这里。 参数: filepath_or_buffer:str、路径对象或 file-like 对象 字符串、路径对象(实现 os.PathLike...
pd.read_pickle(path, compression='infer')
pandas库外部导入数据方法read_plckle()的作用是读取pIckle文件
read_json, read_msgpack (experimental), read_html, read_gbq (experimental), read_stata, read_sas, read_clipboard, read_pickle; 相应的写⼊: to_csv, to_excel, to_hdf, to_sql, to_json, to_msgpack (experimental), to_html, to_gbq (experimental), to_stata, to_clipboard, to_pickle. ...
pd.read_csv`函数，并在处理大型数据集时具有更高的性能和可伸缩性。7. 将数据预处理保存为二进制文件：如果你需要重复读取相同的文件进行多次计算，可以将数据预处理保存为二进制文件（如`.npy`或`.pkl`），然后使用`np.load`或`pd.read_pickle`进行读取，这样可以节省读取和预处理数据的时间。
参数: 与read_csv完全相同。其实read_csv是read_table中分隔符为逗号的一个特例。 示例数据内容如下: import pandas as pd table_data = pd.read_table('table_data.txt', sep=';', names=['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']) ...
二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf、ods、odt文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 函数用法如下: read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'Dtyp...