pandas.Series.to_pickle#

Series.to_pickle(путь, *, compression='infer', protocol=5, storage_options=None)[источник]#

Pickle (сериализация) объекта в файл.

Параметры:
путьstr, объект пути или файлоподобный объект

Строка, объект пути (реализующий os.PathLike[str]), или файлоподобный объект, реализующий двоичный write() функции. Путь к файлу, где будет сохранен объект в формате pickle.

compressionстрока или словарь, по умолчанию ‘infer’

Для сжатия выходных данных на лету. Если 'infer' и 'path' является путем, то определить сжатие по следующим расширениям: '.gz', '.bz2', '.zip', '.xz', '.zst', '.tar', '.tar.gz', '.tar.xz' или '.tar.bz2' (в противном случае без сжатия). Установить в None без сжатия. Также может быть словарем с ключом 'method' установить 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. Например, для ускорения сжатия и создания воспроизводимого gzip-архива можно передать: compression={'method': 'gzip', 'compresslevel': 1, 'mtime': 1}.

Добавлено в версии 1.5.0: Добавлена поддержка для .tar файлы.

protocolint

Int, указывающий, какой протокол должен использоваться модулем pickle, по умолчанию HIGHEST_PROTOCOL (см. [1] параграф 12.1.2). Возможные значения: 0, 1, 2, 3, 4, 5. Отрицательное значение для параметра протокола эквивалентно установке его значения в HIGHEST_PROTOCOL.

storage_optionsdict, optional

Дополнительные параметры, которые имеют смысл для конкретного соединения с хранилищем, 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-адресов (например, начинающихся с "s3://" и "gcs://") пары ключ-значение передаются fsspec.open. Пожалуйста, смотрите fsspec и urllib для получения дополнительной информации, а для дополнительных примеров по опциям хранения см. здесь.

Смотрите также

read_pickle

Загрузить сериализованный объект pandas (или любой объект) из файла.

DataFrame.to_hdf

Запись DataFrame в файл HDF5.

DataFrame.to_sql

Записать DataFrame в базу данных SQL.

DataFrame.to_parquet

Запись DataFrame в бинарный 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