我们可以使用 Iron python 在 .NET 空间中加载 pandas DataFrame 吗？如果不是，我正在考虑将 pandas df 转换为 csv 文件，然后在 .net 空间中读取。
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不，Pandas 与 CPython 紧密相关。就像你说的，你最好的办法是用 Pandas 在 CPython 中进行分析并将结果导出到 CSV。
于 2013-01-21T16:34:02.520 回答
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关于包括序列化在内的选项：
我仍在调查类似的案例——我们想在 python 中处理数据，然后在 c# 中使用结果。我们的要求是（最好）保持 python 部分平台独立，以便我们可以在 linux 或 windows 上运行我们的数字运算。长话短说，我们决定使用带有消息包的二进制序列化/反序列化：http: //msgpack.org/index.html
我们将 DataFrame 值转换为列表，并序列化为文件：
import msgpack as mp
data_as_list = df.values.tolist()
mp.pack(data_as_list, open("d:\\msgpack1.mp",'wb'))
然后在 C# 端，我们使用 MessagePack 的 .net 实现来反序列化数据：
using MsgPack;
var serializer =
SerializationContext.Default.GetSerializer<MessagePackObject[][]>();
var unpackedObject = serializer.Unpack(File.OpenRead("d:\\msgpack1.mp"));
二进制序列化的主要优点：
- 与基于文本的序列化格式（如 csv、json 或 xml）相比，更不容易出现任何与编码相关的问题
- 根据数据，它可能比 CSV 更快（在我们的例子中）： http: //matthewrocklin.com/blog/work/2015/03/16/Fast-Serialization/
于 2015-10-26T13:20:07.117 回答
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可以使用 Python.NET 从 .NET 调用 CPython：
于 2014-12-30T16:54:47.757 回答