to_pickle,to_csv等写入操作

最新推荐文章于 2025-07-13 00:15:00 发布
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本文探讨了在Windows系统中使用Python进行数据读写时，路径设置的差异性问题。指出在使用read_csv等读取操作时，路径中可以使用’'，但在to_csv等写入操作时，需将所有路径中的’‘替换为’/'才能正常工作。

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本人windows系统中，使用read_csv，read_html，read_table等操作，路径中都可以以’\'符号隔开。
如：

frame = read_csv(E:\CS\Python\PythonforDataAnalysis\pydata-book-2nd-edition (1)\pydata-book-2nd-edition\examples\ex1.csv)

但是在to_csv，to_pickle等写入操作时，所有路径中的’\‘都需要改写成’/'才能正常接收
如：

pd.read_pickle('E:/CS/Python/PythonforDataAnalysis/pydata-book-2nd-edition (1)/pydata-book-2nd-edition/examples/frame_pickle')
五、pandas学习，读取csv数据，资料存取成pickle，读取pickle数据
小白蒋-材料转行芯片验证
12-27 1620
pandas -V 0.25.3 numpy -V 1.17.4 python -V 3.8.0 1、读取csv，用pd.read_csv() import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('student.csv') print(data) 2、将资料存取成pickle（df.to_pickle()），读取pickle数据...
Python文件操作(json、csv、tsv、excel、pickle文件序列化)
herosunly的博客
10-14 1万+
1. 文件类型 1.1 曾经遇到的坑 1.2 文本文件 vs. 二进制文件 1.3 Linux file命令 2. 文件读写 2.1 普通文本文件 2.2 json文件 2.2.1 原生json库 2.2.2 pandas.read_json 2.3 csv、tsv等格式文件 2.4 excel文件 2.5 文件序列化 2.6 读取大文件 3. 文件路径迭代 3.1 os.walk 3.2 glob 4. 对输入文件名(argv)进行处理 5. 文件内容搜索 5.1 逐行遍历匹配内容............
pandas 对象中 to_pickle 方法参数命名问题，不能用frame
weixin_34315665的博客
12-08 334
这句话一直报错，经过反复排查，是命名问题，to_pickle() 参数不能是 frame，换一个名字就可以了 frame.to_pickle('examples\local_frame_pickle') 这样就可以了。至于命名出错的原因，还未知。 转载于:https://www.cnblogs.com/rougan/p/10088638.html...
_pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
m0_57890928的博客
06-11 337
表面上oserror是个问题，其实还是一样的，可以把num_workers设置为3，内存高，利用率50，这里其实是点云数据集太大的问题。通过下采样，把npoint减少一点，利用率会上去。一般这种问题都出现在加载数据集过程中，往往都是内存太多了，装不下去了。可以考虑减少bitch_size,或者把num_workers设置为1。但问题是能跑之后的GPU利用率太低了。
【机器学习】Pandas中to_pickle()函数的介绍与机器学习中的应用
qq_38614074的博客
05-29 2884
函数是Pandas库中的一个方法，用于将Pandas对象（如DataFrame、Series）序列化并保存到磁盘上的pickle文件中。Pickle是Python提供的一种标准序列化方法，它可以将Python对象转换为一种可以存储或传输的格式。函数是Pandas库中的函数提供了一种简单且高效的方式来序列化和保存Pandas对象（如DataFrame、Series等）到磁盘上的pickle文件中。这种方法对于长期存储或在不同Python会话之间共享数据特别有用。在本博文中，我们将进一步探讨。
Pandas数据持久化秘籍：to_pickle()函数的高效应用与实战技巧
eclipsercp的博客
07-12 1422
函数是Pandas库中用于将Pandas对象（如DataFrame、Series等）序列化并保存到磁盘上的pickle文件中的方法。Pickle是Python的标准序列化模块，可以将Python对象转换为字节流，以便存储或传输。函数是Pandas库中用于高效序列化Pandas对象到磁盘的重要工具。通过本文的详细解析和实际应用案例，读者应该能够更好地理解如何使用该函数来处理大规模数据集和机器学习模型。然而，也需要注意pickle文件的安全性和兼容性问题，并在必要时考虑使用其他更高效的序列化方法或格式。
二进制格式：pandas的to_pickle
m0_68143976的博客
04-16 303
知识点：python内建pickle序列化模块操作是存储数据，to_pickle将数据以pickle格式写入硬盘，read_pickle用于读取硬盘上序列化的数据。pandas对象拥有一个to_pickle方法可以将数据以pickle格式写入硬盘。实现数据的⾼效⼆进制格式存储最简单的办法之⼀是使⽤。仅建议⽤于短期存储格式。虽然我尽⼒保证这种事情不会发⽣在。中，但是今后的某个时候说不定还是得。化的数据，或是使⽤更为⽅便。的对象可能⽆法被后续版本的。对象都有⼀个⽤于将数据以。
【Pandas】pandas Series to_csv
weixin_39648905的博客
03-26 869
`pandas.Series.to_csv` 方法用于将 Series 对象以 CSV（逗号分隔值）格式保存到文件中。CSV 格式是一种常见的数据交换格式，易于阅读和处理。
【Pandas】pandas Series to_markdown
weixin_39648905的博客
04-01 877
`pandas.Series.to_markdown` 方法用于将 Series 对象转换为 Markdown 格式的表格字符串。Markdown 是一种轻量级标记语言，广泛用于编写文档、README 文件和在线内容。`to_markdown` 方法允许将 Series 数据格式化为 Markdown 表格，便于在 GitHub、GitLab、Markdown 编辑器等环境中使用。
【Pandas】pandas DataFrame to_csv
最新发布
weixin_39648905的博客
07-13 1014
`pandas.DataFrame.to_csv()` 是 Pandas 提供的用于将 DataFrame 写入 CSV（逗号分隔值）文件的方法。该方法非常灵活，支持多种参数来控制输出格式、编码、缺失值处理等。
数据处理笔记
sendoh的博客
02-28 1228
文章目录数据处理笔记pandas处理数据 数据处理笔记 pandas处理数据
72_Pandas.DataFrame保存并读取带pickle的系列（to_pickle、read_pickle）
qq_18351157的博客
02-27 3401
pickle 是 Python 标准库中包含的一个模块，用于将 Python 对象转换为字节（序列化、pickling）以及从字节转换为 Python 对象（反序列化、unpickling）。为了方便起见，这里将经过 pickle 并保存的文件称为 pickle 文件。
【python】pandas库pd.read_pickle操作读取pickle数据与.to_pickle()永久储存数据
brucewong0516的博客
01-18 5万+
之前总结了python的pickle库的操作，存储数据使用pickle.dump(obj, file, [,protocol]),将对象obj保存到文件file中去。使用pickle.load(file)从file中读取一个字符串，并将它重构为原来的python对象，反序列化出对象过程； 1、pickle.dump(obj, file, [,protocol]) In [1]: import
pandas库pd.read_pickle操作读取pickle数据与.to_pickle()永久储存数据
OscarMind的博客
10-26 1万+
""" 【python】pandas库pd.read_pickle操作读取pickle数据与.to_pickle()永久储存数据 """ # 1.pickle.dump(obj, file, [,protocol]) import pickle # 写入一个文件，用二进制的形式 f = open('data_one.pkl', 'wb') # 等待写入的数据 datas = {'name':...
pandas to_scv & read_scv
weixin_34417635的博客
11-15 229
i={}header=["a","b","c","d","f"]i["a"]=["1","2"]i["b"]=["1","2"]i["c"]=["1","2"]i["d"]=["1","2"]i["e"]=["1","2"]i["f"]=["1","你"]save = pd.DataFrame(i,columns = header)fil = "C:/Users/Administrator/Des...
pandas.read_csv参数详解
weixin_30487317的博客
12-03 1万+
pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame 也支持文件的部分导入和选择迭代 更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html 参数： filepath_or_buffer: str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.Lo...
Python Pandas to_csv函数
Say_hi_Bury的博客
10-23 5156
`quoting`：引号的控制方式，默认为引用所有非数字字段，也可以设置为 `csv.QUOTE_NONE`（不引用任何字段）或 `csv.QUOTE_NONNUMERIC`（只引用非数字字段）。上述代码将创建一个名为 `data.csv` 的文件，并将数据框 `df` 写入到该文件中。- `mode`：打开文件的模式，{‘w’, ‘x’, ‘a’}，默认为 `'w'`（覆盖写入）。- `line_terminator`：行终止符，默认为 `'\n'`。- `sep`：字段之间的分隔符，默认为逗号。
pandas的to_csv()使用方法
热门推荐
暖心生的博客
01-11 54万+
1.首先查询当前的工作路径： import os os.getcwd() #获取当前工作路径 2.to_csv()是DataFrame类的方法，read_csv()是pandas的方法 dt.to_csv() #默认dt是DataFrame的一个实例，参数解释如下 路径 path_or_buf: A string path to the file to write or
数据加载等
abc1234564546的博客
07-16 695
关于数据内容加载等内容
module 'scipy.stats' has no attribute 'to_csv'
05-26
### 关于 `scipy.stats` 模块中不存在 `to_csv` 属性的错误分析 在 Python 的科学计算生态系统中，`scipy.stats` 是用于统计分布和函数的核心模块之一。然而，该模块并不提供类似于 Pandas 中的 `to_csv` 方法的功能[^1]。这是因为 `scipy.stats` 主要专注于概率分布、随机变量以及各种统计测试等功能，而文件输入输出操作通常由专门的库（如 Pandas 或 NumPy）来处理。 如果尝试调用 `scipy.stats` 对象上的 `to_csv` 方法，则会引发属性错误 (`AttributeError`)，因为此方法并不存在于 `scipy.stats` 的对象或类定义中。以下是可能的原因及其解决方案： #### 原因分析 1. **误解功能范围** 用户可能误以为 `scipy.stats` 提供了数据保存到 CSV 文件的能力。实际上，这种功能属于 Pandas 库中的 DataFrame 和 Series 类型的对象[^2]。 2. **混淆对象类型** 如果用户正在处理的是一个来自 `scipy.stats` 的对象（例如某种分布实例），则无法直接将其转换为 CSV 文件格式。CSV 处理需要先将数据结构化为表格形式，这通常是通过 Pandas 实现的。 #### 解决方案 为了实现将统计数据保存至 CSV 文件的目标，可以采用以下方式： 1. **使用 Pandas 进行数据存储** 将 `scipy.stats` 计算的结果转化为 Pandas 数据框后再调用其 `to_csv` 方法： ```python import pandas as pd from scipy.stats import norm # 创建正态分布样本 data = norm.rvs(size=1000, loc=0, scale=1) # 转换为 Pandas DataFrame 并保存为 CSV df = pd.DataFrame(data, columns=['Normal_Distribution_Sample']) df.to_csv('normal_distribution_data.csv', index=False) ``` 2. **手动构建 CSV 文件** 若不希望依赖 Pandas，也可以利用标准库中的 `csv` 模块完成相同任务： ```python import csv from scipy.stats import uniform # 生成均匀分布样本 samples = uniform.rvs(size=500, loc=-1, scale=2) # 手动写入 CSV 文件 with open('uniform_distribution_data.csv', 'w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(['Uniform_Distribution_Sample']) # 表头 for sample in samples: writer.writerow([sample]) ``` 3. **序列化模型参数** 如果目标是保存某个基于 `scipy.stats` 构建的模型而非原始数据集，推荐使用 `joblib` 或 `pickle` 来持久化对象状态而不是试图导出为 CSV 格式： ```python import joblib from scipy.stats import expon # 定义指数分布 exponential_dist = expon(loc=0, scale=1) # 使用 Joblib 存储分布配置 joblib.dump(exponential_dist, 'exponential_distribution_model.pkl') loaded_model = joblib.load('exponential_distribution_model.pkl') ``` 以上三种方法分别适用于不同场景下的需求——无论是保存实际数值还是复杂对象的状态均可找到合适的工具支持[^2]。 ### 结论 `scipy.stats` 不具备内置的 `to_csv` 功能是因为它专精于统计学领域内的核心运算逻辑设计；对于涉及外部文件交互的操作建议借助其他更适合相应用途的专业库来达成目的。
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