标签：文件 message span bsp res 二进制 进制 code ram
1.使用read_json函数可以自动将JSON数据集按照指定的顺序转换为Series或者DataFrame对象，其默认做法是假设JSON数据中的每个对象是表里的一行
# [{"a": 1, "b": 2, "c": 3}, # {"a": 4, "b": 5, "c": 6}, # {"a": 7, "b": 8, "c": 9}] data = pd.read_json(‘E:/test_resourse/example.json‘) print(data)
运行结果：
a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
2 7 8 9
2.反之，使用to_json函数，将pandas对象转换为json格式
print(data.to_json())
{"a":{"0":1,"1":4,"2":7},"b":{"0":2,"1":5,"2":8},"c":{"0":3,"1":6,"2":9}}
3.Python标准库pickle，可以支持二进制格式的文件读写，且高效方便。
df = pd.read_csv(‘E:/test_resourse/ex1.csv‘) print(df) df.to_pickle(‘E:/test_resourse/df_pickle‘) #写入 将csv转换成pickle new_df = pd.read_pickle(‘E:/test_resourse/df_pickle‘) print(new_df)
运行结果：
a b c d message 0 1 2 3 4 hello 1 5 6 7 8 world 2 9 10 11 12 foo a b c d message 0 1 2 3 4 hello 1 5 6 7 8 world 2 9 10 11 12 foo
标签：文件 message span bsp res 二进制 进制 code ram
原文地址：https://www.cnblogs.com/lishanstudy/p/12846005.html
