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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