Python pandas.DataFrame.to_pickle用法及代码示例

用法: DataFrame.to_pickle(path, compression='infer', protocol=5, storage_options=None)

Pickle(序列化)对象到文件。

参数：

path：str

将存储 pickle 对象的文件路径。

compression：str 或 dict，默认 ‘infer’

用于输出数据的即时压缩。如果 ‘infer’ and ‘path’ path-like，则从以下扩展名检测压缩：“.gz”、“.bz2”、“.zip”、“.xz”或“.zst”(否则不压缩)。设置为None 不压缩。也可以是键 'method' 设置为 { 'zip' 、 'gzip' 、 'bz2' 、 'zstd' } 之一的字典，其他键值对被转发到 zipfile.ZipFile 、 gzip.GzipFile 、 bz2.BZ2File 或 zstandard.ZstdDecompressor ，分别。例如，可以传递以下内容以加快压缩速度并创建可重现的 gzip 存档：compression={'method': 'gzip', 'compresslevel': 1, 'mtime': 1}。

protocol：int

Int 指示pickler 应该使用哪个协议，默认为HIGHEST_PROTOCOL(参见[1] 第12.1.2 段)。可能的值为 0、1、2、3、4、5。protocol 参数的负值相当于将其值设置为HIGHEST_PROTOCOL。

pandas.DataFrame.to_pickle: https://docs.python.org/3/library/pickle.html.

storage_options：字典，可选

对特定存储连接有意义的额外选项，例如主机、端口、用户名、密码等。对于 HTTP(S) URL，键值对作为标头选项转发到 urllib。对于其他 URL(例如以 “s3://” 和 “gcs://” 开头)，键值对被转发到 fsspec 。有关详细信息，请参阅fsspec 和urllib。

例子：

>>> original_df = pd.DataFrame({"foo": range(5), "bar": range(5, 10)})  
>>> original_df  
   foo  bar
0    0    5
1    1    6
2    2    7
3    3    8
4    4    9
>>> original_df.to_pickle("./dummy.pkl")

>>> unpickled_df = pd.read_pickle("./dummy.pkl")  
>>> unpickled_df  
   foo  bar
0    0    5
1    1    6
2    2    7
3    3    8
4    4    9

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注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.DataFrame.to_pickle。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。