Pandas_JSON和Pickle
2021-03-11 01:32
标签：文件 message span bsp res 二进制 进制 code ram 1.使用read_json函数可以自动将JSON数据集按照指定的顺序转换为Series或者DataFrame对象，其默认做法是假设JSON数据中的每个对象是表里的一行 运行结果： 2.反之，使用to_json函数，将pandas对象转换为json格式 print(data.to_json()) 3.Python标准库pickle，可以支持二进制格式的文件读写，且高效方便。 运行结果： Pandas_JSON和Pickle 标签：文件 message span bsp res 二进制 进制 code ram 原文地址：https://www.cnblogs.com/lishanstudy/p/12846005.html# [{"a": 1, "b": 2, "c": 3},
# {"a": 4, "b": 5, "c": 6},
# {"a": 7, "b": 8, "c": 9}]
data = pd.read_json(‘E:/test_resourse/example.json‘)
print(data)
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
{"a":{"0":1,"1":4,"2":7},"b":{"0":2,"1":5,"2":8},"c":{"0":3,"1":6,"2":9}}df = pd.read_csv(‘E:/test_resourse/ex1.csv‘)
print(df)
df.to_pickle(‘E:/test_resourse/df_pickle‘) #写入 将csv转换成pickle
new_df = pd.read_pickle(‘E:/test_resourse/df_pickle‘)
print(new_df)
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
a b c d message
0 1 2 3 4 hello
1 5 6 7 8 world
2 9 10 11 12 foo
文章标题：Pandas_JSON和Pickle
文章链接：http://soscw.com/index.php/essay/62986.html