将多个 Dataframe 保存到 Pickle 文件中

Pickling 是一种将 Python 对象层次结构转换为字节流的过程，也就是将对象序列化的过程。通过 Pickle 能够将复杂的数据结构保存到本地文件中，并在需要的时候重新读取数据。本文将介绍如何将多个 Dataframe 保存到 Pickle 文件中。

代码实现

在实现前，需要先安装 pandas 模块：

pip install pandas

下面是将多个 Dataframe 保存到 Pickle 文件中的示例代码：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})

with open('data.pkl', 'wb') as f:
    pd.to_pickle((df1, df2), f)

代码中首先定义了两个 dataframe df1 和 df2，然后将这两个 dataframe 放到一个元组中，并使用 pd.to_pickle() 函数将元组写入到名为 data.pkl 的文件中。

在保存多个 dataframe 时，需要将它们放到一个元组（tuple）中作为参数传入 pd.to_pickle() 函数中。在读取 pickle 文件时，需要将 pd.read_pickle() 函数的返回值转换为之前写入的元组类型。

注意事项

• Pickle 是一种 Python 特定的序列化格式，不推荐将 pickle 文件共享给其他语言的应用程序，因为其他语言可能不支持 pickle 格式。
• 所有需要进行 pickle 化的对象，必须是可序列化的。大多数 Python 内置类型都是可序列化的。
• 在使用 pickle 序列化和反序列化数据时，需要注意不要在不信任的数据源中加载 pickle 数据以避免安全问题。

结论

这篇文章我们介绍了如何将多个 Dataframe 保存到 Pickle 文件中。使用 pickle 可以很方便地保存和读取数据集，且只需要不到五行代码即可实现！