Pandas可以读取与存储的文件格式有很多
像csv,excel,json,html等,详细请看官方文档https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/index.html
这里我们举例csv文件,首先对文件进行读取
import pandas as pd #加载模块 #读取csv data = pd.read_csv('student.csv') #打印出data print(data)
源文件样式
读取展示
将资料存储为pickle
data.to_pickle('student.pickle')
思考为什么使用pickle模块?
数据库是数据存储的常用方式,其在应用程序中使用,可以对大量数据进行存储。
而pickle模块同样是为了永久存储,其可以对小数据量进行存储。数据存储在一个.pickle文件中。
pickle和数据库都是为了方便存储数据。
pickle的使用:
pickle可以将对象数据压到一个文件中,永久保存。这样在取用时,只需将该文件中的数据取出。而不是每次都重新编译各种语句,处理得到对象数据。
print("*******读取pickle文件********") with open('student.pickle','rb') as test: data = pickle.load(test) print(data)
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