Pickle в Pandas

Pickle хранит объекты Python в бинарном виде почти без потерь. Метод to_pickle сохраняет таблицу в файл, функция read_pickle восстанавливает её в памяти. Такой файл имеет смысл открывать только своим кодом: чужой pickle может выполнить опасные действия при загрузке.

Создадим таблицу с городами и температурой, запишем её в cities.pkl и прочитаем обратно:

import pandas as pd

data = {
	'city': ['Paris', 'Rome'],
	'temp': [18, 22],
}
weather = pd.DataFrame(data)
weather.to_pickle('cities.pkl')
loaded = pd.read_pickle('cities.pkl')
print(loaded) # выведет     city  temp
              #       0  Paris    18
              #       1   Rome    22

После чтения снова две строки и столбцы city и temp с прежними значениями.

Соберите таблицу с полями team и goals для Fox 3 и Owl 1. Сохраните её в match.pkl, загрузите файл и выведите таблицу.

Из столбцов sku и stock с A1 50 и B2 20 запишите таблицу в items.pkl и прочитайте её снова. Покажите тип загруженного объекта.

Подготовьте таблицу уроков: class Math, Art и hours 4, 2. Выгрузите её в schedule.pkl, загрузите обратно и выведите значение в строке Art столбца hours.