Функция read_pickle
Функция read_pickle применяется для загрузки объектов
DataFrame, Series или других структур Pandas
из файлов, сохранённых в формате Pickle. Первым параметром
передаётся путь к файлу. Функция возвращает загруженный объект.
Синтаксис
pd.read_pickle(filepath_or_buffer)
Пример
Давайте сохраним таблицу в файл и затем загрузим её обратно:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df.to_pickle('data.pkl')
res = pd.read_pickle('data.pkl')
print(res)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 4 40
4 5 50
Пример
Функция может загружать не только таблицы, но и другие объекты, например, серии:
import pandas as pd
ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser.to_pickle('series.pkl')
res = pd.read_pickle('series.pkl')
print(res)
Результат выполнения кода:
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
dtype: int64
Пример
Функция поддерживает загрузку из файлов, сжатых в форматы gzip, bz2, xz, zstd и другие. Для этого достаточно указать файл с соответствующим расширением:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df.to_pickle('data.gzip', compression='gzip')
res = pd.read_pickle('data.gzip')
print(res)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 4 40
4 5 50
Смотрите также
-
метод
read_csv,
который загружает данные из CSV-файла -
метод
read_excel,
который загружает данные из Excel-файла -
метод
read_json,
который загружает данные из JSON-файла -
метод
read_parquet,
который загружает данные из Parquet-файла
