pandas.read_pickle

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

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

Предупреждение

Загрузка сериализованных данных из недоверенных источников может быть небезопасной. См. здесь.

Параметры:

filepath_or_buffer:str, объект пути, или объектоподобный файл

Строка, объект пути (реализующий os.PathLike[str]), или объектоподобный файл, реализующий двоичную readlines() функцию. Также принимает URL. URL не ограничен S3 и GCS.

compression:str или dict, по умолчанию ‘infer’

Для онлайн-декомпрессии данных на диске. Если ‘infer’ и ‘filepath_or_buffer’ — объект пути, то определите сжатие по следующим расширениям: ‘.gz’, ‘.bz2’, ‘.zip’, ‘.xz’, ‘.zst’, ‘.tar’, ‘.tar.gz’, ‘.tar.xz’ или ‘.tar.bz2’ (иначе без сжатия). При использовании ‘zip’ или ‘tar’ ZIP-файл должен содержать только один файл данных для чтения. Установите в None для отсутствия декомпрессии. Также может быть словарем с ключом 'method', установленным в один из {'zip', 'gzip', 'bz2', 'zstd', 'xz', 'tar'}, и другие пары ключ-значение передаются в zipfile.ZipFile, gzip.GzipFile, bz2.BZ2File, zstandard.ZstdDecompressor, lzma.LZMAFile или tarfile.TarFile, соответственно. Например, для декомпрессии Zstandard можно передать следующее с использованием пользовательского словаря сжатия: compression={'method': 'zstd', 'dict_data': my_compression_dict}.

Новое в версии 1.5.0: Поддержка файлов .tar.

Изменено в версии 1.4.0: Поддержка Zstandard.

storage_options:dict, необязательно

Дополнительные параметры, которые имеют смысл для определенного подключения к хранилищу, например, хост, порт, имя пользователя, пароль и т. д. Для HTTP(S) URL пары ключ-значение передаются в urllib.request.Request в качестве параметров заголовка. Для других URL (например, начинающихся с “s3://”, и “gcs://”) пары ключ-значение передаются в fsspec.open. Подробнее см. fsspec и urllib, а для получения дополнительных примеров параметров хранилища см. здесь.

Возвращаемое значение:

тот же тип, что и сохраненный в файле объект

См. также

DataFrame.to_pickle

Сериализация DataFrame в файл.

Series.to_pickle

Сериализация 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, возвращая DataFrame.

Примечания

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