如何将 Pandas Dataframe 保存为 gzipzip 文件

在处理大型数据集时，我们经常需要将数据保存在 gzipzip 文件中以减小文件大小并提高数据下载速度。使用Pandas可以很方便地将数据保存为 gzipzip 文件。

步骤

以下是将 Pandas DataFrame 保存为 gzipzip 文件的步骤：

步骤 1: 导入 Pandas 和 gzipzip 模块

我们需要首先导入 Pandas 和 gzipzip 模块。

import pandas as pd
import gzip

步骤 2: 准备数据

我们需要准备数据以保存为 gzipzip 文件。这里我们使用一个示例数据来演示。

data = {'Name': ['Tom', 'John', 'Tom', 'John', 'Marry'], 'Age': [25, 27, 34, 23, 29], 'Sex': ['M', 'M', 'M', 'M', 'F'], 'City': ['London', 'New York', 'Paris', 'Beijing', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

步骤 3: 将 DataFrame 保存为 gzipzip 文件

我们可以使用 Pandas 的 to_csv() 函数将 DataFrame 保存为 gzipzip 文件。以下是代码示例：

with gzip.GzipFile('data.csv.gz', mode='w') as file:
    df.to_csv(file, index=False)

这将创建一个名为 data.csv.gz 的 gzipzip 文件，并将 DataFrame 保存到其中。请注意，我们需要将 mode 参数设置为 'w'，以指定写入模式。

步骤 4: 读取 gzipzip 文件

我们可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数读取 gzipzip 文件中的 DataFrame。以下是代码示例：

with gzip.open('data.csv.gz', mode='r') as file:
    df = pd.read_csv(file)
    
print(df)

输出：

    Name  Age Sex      City
0    Tom   25   M    London
1   John   27   M  New York
2    Tom   34   M     Paris
3   John   23   M   Beijing
4  Marry   29   F    Sydney

这将读取之前保存的 gzipzip 文件，并将其转换为 DataFrame。

结论

这篇文章介绍了将 Pandas DataFrame 保存为 gzipzip 文件的步骤。我们需要使用 gzip 模块来创建 gzipzip 文件，并使用 Pandas 的 to_csv() 函数将 DataFrame 写入文件。同时，我们可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数从 gzipzip 文件中读取 DataFrame。