序列化包含熊猫数据框的字典（Python）答案

【问题标题】：Serialize a dictionary containing pandas data-frames (Python)序列化包含熊猫数据框的字典（Python）
【发布时间】：2013-07-28 06:20:54
【问题描述】：

我有一个包含几个 pandas Dataframe（由键标识）的 dict，任何有效序列化（并干净加载）它的建议。这是结构（pprint 显示输出）。每个 dict['method_x_']['meas_x_'] 都是一个熊猫数据框。目标是保存数据框以使用一些特定的绘图选项进行进一步绘图。

{'方法1'：

{'meas1'：

                          config1   config2
                   0      0.193647  0.204673
                   1      0.251833  0.284560
                   2      0.227573  0.220327,

'meas2':

                          config1   config2
                   0      0.172787  0.147287
                   1      0.061560  0.094000
                   2      0.045133  0.034760,

'方法2'：

{ 'meas1':

                          congif1   config2
                   0      0.193647  0.204673
                   1      0.251833  0.284560
                   2      0.227573  0.220327,

'meas2'：

                          config1   config2
                   0      0.172787  0.147287
                   1      0.061560  0.094000
                   2      0.045133  0.034760}}

【问题讨论】：

标签： python serialization dictionary pandas dataframe

【解决方案1】：

使用pickle.dump(s) and pickle.load(s)。它确实有效。 Pandas DataFrames 也有自己的方法 df.save("filename") 可用于序列化单个 DataFrame...

【讨论】：

【解决方案2】：

在我的特定用例中，我尝试做一个简单的pickle.dump(all_df, open("all_df.p","wb"))

当它正确加载时> all_df = pickle.load(open("all_df.p","rb"))

当我重新启动我的 Jupiter 环境时，我会得到一个 UnpicklingError: invalid load key, '\xef'.

here 描述的方法之一表明我们可以使用HDF5 (pytables) 来完成这项工作。从他们的文档中：

HDFStore 是一个类似dict的对象，可以读写pandas

但您使用的tablesversion 似乎很挑剔。在pip install --upgrade tables 并重新启动运行时后，我让我的工作。

如果您需要关于如何使用它的总体思路：

#consider all_df as a list of dataframes
with pd.HDFStore('df_store.h5') as df_store:
    for i in all_df.keys():
        df_store[i] = all_df[i]

您应该有一个df_store.h5 文件，您可以使用相反的过程将其转换回来：

new_all_df = dict()
with pd.HDFStore('df_store.h5') as df_store:
    for i in df_store.keys():
        new_all_df[i] = df_store[i]

【讨论】：

谢谢。 h5py.org 文档是一场噩梦，但也许这仅仅是因为 hdf5 是一场噩梦。