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您好我正在尝试将我的 df 转换为二进制并将其存储在一个变量中。

我的_df：

 df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]})

我的代码：

 import io
 towrite = io.BytesIO()
 df.to_excel(towrite)  # write to BytesIO buffer
 towrite.seek(0)  # reset pointer

我正进入（状态AttributeError: '_io.BytesIO' object has no attribute 'write_cells'

完整追溯：

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-25-be6ee9d9ede6> in <module>()
      1 towrite = io.BytesIO()
----> 2 df.to_excel(towrite)  # write to BytesIO buffer
      3 towrite.seek(0)  # reset pointer
      4 encoded = base64.b64encode(towrite.read())  #

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py in to_excel(self, excel_writer, sheet_name, na_rep, float_format, columns, header, index, index_label, startrow, startcol, engine, merge_cells, encoding, inf_rep, verbose, freeze_panes)
   1422         formatter.write(excel_writer, sheet_name=sheet_name, startrow=startrow,
   1423                         startcol=startcol, freeze_panes=freeze_panes,
-> 1424                         engine=engine)
   1425 
   1426     def to_stata(self, fname, convert_dates=None, write_index=True,

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py in write(self, writer, sheet_name, startrow, startcol, freeze_panes, engine)
    624 
    625         formatted_cells = self.get_formatted_cells()
--> 626         writer.write_cells(formatted_cells, sheet_name,
    627                            startrow=startrow, startcol=startcol,
    628                            freeze_panes=freeze_panes)

AttributeError: '_io.BytesIO' object has no attribute 'write_cells'
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2 回答 2

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我通过将熊猫升级到更新版本解决了这个问题。

 import io
 towrite = io.BytesIO()
 df.to_excel(towrite)  # write to BytesIO buffer
 towrite.seek(0) 
 print(towrite)
 b''
 print(type(towrite))
 _io.BytesIO

如果您想查看类似字节的对象使用getvalue，

print(towrite.getvalue())
b'PK\x03\x04\x14\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00!\x00<\xb
于 2018-08-30T07:44:05.660 回答
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泡菜

Pickle是 Pandas 数据帧的可重现格式，但仅供受信任的用户内部使用。由于安全原因，它不用于与不受信任的用户共享。

import pickle

# Export:
my_bytes = pickle.dumps(df, protocol=4)

# Import:
df_restored = pickle.loads(my_bytes)

这是用 Pandas 1.1.2 测试的。不幸的是，对于一个非常大的数据帧，这失败了，但是起作用的是单独腌制和并行压缩每一列，然后腌制这个列表。或者，您可以腌制大数据帧的块。

CSV

如果您必须使用 CSV 表示：

df.to_csv(index=False).encode()

请注意，使用 CSV 时会丢失各种数据类型。

镶木地板

看到这个答案。请注意，使用 parquet 时会转换各种数据类型。

Excel

在大多数情况下避免使用它，因为它限制了最大行数和列数。

于 2020-07-17T22:34:08.350 回答