Автор оригинала: Python Examples.
Python Pickle – Pandas DataFrame
Чтобы созревать DataFrame в Python, используйте Pickle.dump (), а не отключить dataframe, используйте Pickle.load ().
В этом руководстве мы узнаем, как сортировать dataframe, с помощью примеров программ.
Пример – рассол dataframe
В следующем примере мы будем инициализировать dataframe и их сортировать его в файл.
Ниже приведены шаги для расстройства PandaS DataFrame.
- Создайте файл в режиме записи и обратитесь к файлу в качестве двоичного.
- Назовите функцию Pickle.dump (файл, dataframe).
Python Program
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
#dataframe
df = pd.DataFrame(
[['Somu', 68, 84, 78, 96],
['Kiku', 74, 56, 88, 85],
['Amol', 77, 73, 82, 87],
['Lini', 78, 69, 87, 92]],
columns=['name', 'physics', 'chemistry','algebra','calculus'])
#create a file
picklefile = open('df_marks', 'wb')
#pickle the dataframe
pickle.dump(df, picklefile)
#close file
picklefile.close()В текущем рабочем каталоге будет создан раскладной файл.
Пример – unpickle dataframe
В следующем примере мы будем читать пилочный файл, а им не скрывал его к данному файлу.
Ниже приведены следующие шаги, чтобы запустить PandaFrame PandaS.
- Прочитайте файл в режиме чтения и обрабатывайте файл как двоичный.
- Вызовите функцию Pickle.load (файл).
Python Program
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
#read the pickle file
picklefile = open('df_marks', 'rb')
#unpickle the dataframe
df = pickle.load(picklefile)
#close file
picklefile.close()
#print the dataframe
print(type(df))
print(df)Выход
name physics chemistry algebra calculus 0 Somu 68 84 78 96 1 Kiku 74 56 88 85 2 Amol 77 73 82 87 3 Lini 78 69 87 92
Резюме
В этом руководстве примеров Python мы узнали, как сериализовать и десериализировать PandaS DataFrame с использованием библиотеки сортировки.