to_pickle,to_csv等写入操作

最新推荐文章于 2025-07-19 00:15:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-19 00:15:00 发布 · 2.6k 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

Python学习专栏收录该内容

48 篇文章

订阅专栏

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。

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')

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Poisson_SHAN

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

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

1653

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...

【Pandas】pandas Series to_csv

weixin_39648905的博客

03-26

972

`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。

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

1 条评论

weixin_42065641 2021.03.11
问题迎刃而解，谢谢

pandas to_scv & read_scv

weixin_34417635的博客

11-15

240

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...

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

353

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...

二进制格式：pandas的to_pickle

m0_68143976的博客

04-16

349

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 DataFrame to_csv

weixin_39648905的博客

07-13

1161

`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。

【Pandas】pandas Series to_markdown

weixin_39648905的博客

04-01

997

`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_records

最新发布

weixin_39648905的博客

07-19

732

`pandas.DataFrame.to_records()` 是 Pandas 提供的一个方法，用于将 `DataFrame` 转换为 **NumPy 的结构化数组（structured array）**，其中每一行对应一个记录（record），列作为字段（field）。该方法支持保留索引、指定字段数据类型等高级功能，适用于与 NumPy、数据库、C 扩展等需要结构化数组的场景。

【Pandas】pandas DataFrame to_stata

weixin_39648905的博客

07-18

1063

`pandas.DataFrame.to_stata()` 是 Pandas 提供的一个方法，用于将 `DataFrame` 写入 **Stata** 的 `.dta` 文件格式。该方法支持多种参数来控制输出格式、变量类型转换、日期处理、标签设置等，适用于与 Stata 软件进行数据交换。

【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

3085

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

1561

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。

72_Pandas.DataFrame保存并读取带pickle的系列（to_pickle、read_pickle）

qq_18351157的博客

02-27

3643

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':...

2021-12-09 Pandas—to_csv()写入函数参数详解

qq_15845559的博客

12-09

5709

Pandas—to_csv()写入函数参数详解

python数据分析(四)

ex_6450的博客

07-20

770

SQLAlchemy项目是一个流行的PythonSQL工具，它抽象出了SQL数据库中的许多常见差异。数据库的选择通常取决于性能、数据完整性以及应用程序的伸缩性需求。虽然可以用PyTables或h5py库直接访问HDF5文件，pandas提供了更为高级的接口，可以简化存储Series和DataFrame对象。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Python内置的pickle序列化。将数据从SQL加载到DataFrame的过程很简单，此外pandas还有一些能够简化该过程的函数。...

Python Pandas to_csv函数

Say_hi_Bury的博客

10-23

5470

`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