pandas.DataFrame.to_pickle

DataFrame.to_pickle(path, *, compression='infer', protocol=5, storage_options=None)[source]

Сохранение объекта в файл с помощью pickle (сериализация).

Параметры:

path:строка, объект пути или файлоподобный объект

Строка, объект пути (реализующий os.PathLike[str]), или файлоподобный объект, реализующий двоичную write() функцию. Путь к файлу, где будет сохранён сериализованный объект.

compression:строка или словарь, по умолчанию ‘infer’

Для сжатия выходных данных на лету. Если ‘infer’ и ‘path’ — это путь, то определите сжатие по следующим расширениям: ‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, ‘.xz’, ‘.zst’, ‘.tar’, ‘.tar.gz’, ‘.tar.xz’ или ‘.tar.bz2’ (в противном случае сжатие не используется). Установите в None для отсутствия сжатия. Также может быть словарь с ключом 'method', установленным в одно из {'zip', 'gzip', 'bz2', 'zstd', 'xz', 'tar'} и другие пары ключ-значение передаются в zipfile.ZipFile, gzip.GzipFile, bz2.BZ2File, zstandard.ZstdCompressor, lzma.LZMAFile или tarfile.TarFile, соответственно. В качестве примера, для более быстрого сжатия и создания воспроизводимого gzip-архива можно передать следующее: compression={'method': 'gzip', 'compresslevel': 1, 'mtime': 1}.

Добавлена в версии 1.5.0: Добавлена поддержка файлов .tar.

protocol:целое число

Целое число, указывающее протокол, который должен быть использован сериализатором, по умолчанию HIGHEST_PROTOCOL (см. [1] абзац 12.1.2). Возможные значения: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Отрицательное значение параметра protocol эквивалентно установлению его значения HIGHEST_PROTOCOL.

[1]

https://docs.python.org/3/library/pickle.html.

storage_options:словарь, необязательно

Дополнительные параметры, которые имеют 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 в качестве параметров заголовка. Для других URL-адресов (например, начинающихся с «s3://» и «gcs://») пары ключ-значение передаются в fsspec.open. Дополнительные сведения см. в fsspec и urllib. Для получения дополнительных примеров параметров хранения см. здесь.

См. также

read_pickle

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

DataFrame.to_hdf

Запись DataFrame в HDF5-файл.

DataFrame.to_sql

Запись DataFrame в базу данных SQL.

DataFrame.to_parquet

Запись DataFrame в двоичный формат parquet.

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
>>> original_df.to_pickle("./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