В мире анализа данных Python Pandas — это мощная библиотека, предоставляющая эффективные и гибкие структуры данных для манипулирования и анализа структурированных данных. Один из распространенных сценариев — это когда вы ранее сохранили объект Pandas DataFrame или Series с помощью модуля Pickle, а теперь хотите загрузить его обратно в память для дальнейшего анализа. В этой статье мы рассмотрим различные методы загрузки Pandas из Pickle, которые позволят вам легко получить сериализованные данные и продолжить анализ. Итак, приступим!

Метод 1: использование функции Pandas «read_pickle()»
Самый простой способ загрузить файл Pickle в DataFrame или Series Pandas — использовать встроенную функцию «read_pickle()». Для этого метода требуется всего одна строка кода:

import pandas as pd
data = pd.read_pickle('path/to/file.pkl')

Метод 2: использование модуля Pickle
Если вы предпочитаете использовать модуль Pickle напрямую, вы можете загрузить сериализованные данные, а затем назначить их объекту Pandas. Вот пример:

import pickle
import pandas as pd
with open('path/to/file.pkl', 'rb') as f:
    pickled_data = pickle.load(f)
data = pd.DataFrame(pickled_data)  # or pd.Series(pickled_data)

Метод 3: загрузка нескольких объектов из файла Pickle
Иногда вы можете сохранить несколько объектов Pandas в одном файле Pickle. В таких случаях вы можете использовать метод «load()» модуля Pickle, чтобы загрузить все объекты в список, а затем получить доступ к ним по отдельности. Вот пример:

import pickle
import pandas as pd
with open('path/to/file.pkl', 'rb') as f:
    pickled_objects = pickle.load(f)
data1 = pd.DataFrame(pickled_objects[0])  # or pd.Series(pickled_objects[0])
data2 = pd.DataFrame(pickled_objects[1])  # or pd.Series(pickled_objects[1])
# ... and so on

В этой статье мы рассмотрели различные методы загрузки объектов Pandas из файлов Pickle. Независимо от того, предпочитаете ли вы использовать встроенную функцию «read_pickle()» или модуль Pickle напрямую, эти методы помогут вам получить сериализованные данные и продолжить анализ данных в Python. Итак, в следующий раз, когда вам понадобится загрузить сохраненные объекты Pandas, вы будете готовы сделать это без особых усилий.