Pandas中的DataFrame.read_pickle()方法

DataFrame.read_pickle() 方法用于反序列化Pandas对象，主要用于从磁盘读取已经序列化的数据，并将其转换为Pandas对象。需要注意的是，只有能够被pickle序列化的对象才能够被读取。当你需要反复读取一个大型 DataFrame 时，使用此方法将非常有用。

使用该方法时，我们需要传入序列化对象所在的路径，该路径可以是一个本地文件名、URL、文件型对象或任何支持Python pickle协议的可写入对象。

以下是DataFrame.read_pickle()的详细参数：

• path：文件路径

• compression：str or None，可选，默认为“infer”，如果没有传入，则通过文件扩展名推断压缩类型，否则该参数是用于指定解压缩的方式。包括：‘infer’, ‘gzip’, ‘bz2’, ‘zip’, or ‘xz’。

• storage_options：dict，可选，其他编码列表的信息。（例如：{‘key’: ‘value’})）

使用该方法，我们可以读取已经被pickle序列化的文件，并转换为DataFrame对象，再进行相关操作，例如对数据进行清洗、转换、分析等等。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 读取序列化数据
df = pd.read_pickle('data.pickle')

# 打印DataFrame数据
print(df)

以上代码会读取名为data.pickle的序列化数据文件，并转换为DataFrame类型，最后再将其打印出来。

需要注意的是，在使用DataFrame.read_pickle()方法时，读取的文件必须是通过pickle序列化后的文件，否则会读取失败。