pandas.read_pickle

pandas.read_pickle(filepath_or_buffer, compression='infer', storage_options=None)[source]

Загрузка пиклированного объекта pandas (или любого объекта) из файла.

Предупреждение

Загрузка пиклированных данных, полученных из недоверенных источников, может быть небезопасной. См. здесь.

Параметры

filepath_or_buffer:строка, объект пути или объект-поток

Строка, объект пути (реализующий os.PathLike[str]), или объект-поток, реализующий двоичную readlines() функцию.

Изменено в версии 1.0.0: Принимает URL. URL не ограничен S3 и GCS.

compression:строка или словарь, по умолчанию ‘infer’

Для сжатия данных на диске в режиме реального времени. Если ‘infer’ и ‘filepath_or_buffer’ — объект пути, то определить сжатие по следующим расширениям: ‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, ‘.xz’, ‘.zst’, ‘.tar’, ‘.tar.gz’, ‘.tar.xz’ или ‘.tar.bz2’ (в противном случае сжатие отсутствует). При использовании ‘zip’ или ‘tar’, ZIP-файл должен содержать только один файл данных для чтения. Установлено в None для отключения сжатия. Также может быть словарем с ключом 'method', установленным в один из {'zip', 'gzip', 'bz2', 'zstd', 'tar'}, а другие пары ключ-значение передаются в zipfile.ZipFile, gzip.GzipFile, bz2.BZ2File, zstandard.ZstdDecompressor или tarfile.TarFile, соответственно. Например, можно передать следующее для сжатия Zstandard с помощью пользовательского словаря сжатия: compression={'method': 'zstd', 'dict_data': my_compression_dict}.

Добавлена в версии 1.5.0: Добавлена поддержка файлов .tar.

Изменено в версии 1.4.0: Поддержка Zstandard.

storage_options:словарь, необязательно

Дополнительные параметры, имеющие смысл для конкретного подключения к хранилищу, например, хост, порт, имя пользователя, пароль и т. д. Для HTTP(S) URL-адресов пары ключ-значение передаются в urllib.request.Request как параметры заголовка. Для других URL-адресов (например, начинающихся с «s3://» и «gcs://») пары ключ-значение передаются в fsspec.open. Дополнительную информацию см. в fsspec и urllib, а примеры параметров хранения см. здесь.

Новая в версии 1.2.0.

Возвращает

unpickled:тип объекта, сохранённого в файле

См. также

DataFrame.to_pickle

Пиклирование (сериализация) объекта DataFrame в файл.

Series.to_pickle

Пиклирование (сериализация) объекта Series в файл.

read_hdf

Чтение HDF5-файла в DataFrame.

read_sql

Чтение SQL-запроса или таблицы базы данных в DataFrame.

read_parquet

Загрузка объекта parquet, возвращающего DataFrame.

Замечания

Функция read_pickle гарантирует обратную совместимость с pandas 0.20.3 при условии, что объект был сериализован с помощью to_pickle.

Примеры

>>> original_df = pd.DataFrame(
...     {"foo": range(5), "bar": range(5, 10)}
...    )  
>>> original_df  
   foo  bar
0    0    5
1    1    6
2    2    7
3    3    8
4    4    9
>>> pd.to_pickle(original_df, "./dummy.pkl")  

>>> unpickled_df = pd.read_pickle("./dummy.pkl")  
>>> unpickled_df  
   foo  bar
0    0    5
1    1    6
2    2    7
3    3    8
4    4    9