序列化/IO/转换
方法解释DataFrame.from_dict(data[, orient, dtype, …])根据字典对象构造DataFrameDataFrame.from_records(data[, index, …])将结构化或记录ndarray转换为DataFrameDataFrame.to_parquet([path, engine, …])将DataFrame写入二进制拼板格式DataFrame.to_pickle(path[, compression, …])将对象Pickle（序列化）到文件DataFrame.to_csv([path_or_buf, sep, na_rep, …])将对象写入CSV文件DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key[, mode, …])使用HDFStore将包含的数据写入HDF 5文件DataFrame.to_sql(name, con[, schema, …])将存储在DataFrame中的记录写入SQL数据库DataFrame.to_dict([orient, into])将DataFrame转换为字典DataFrame.to_excel(excel_writer[, …])将对象写入Excel工作表DataFrame.to_json([path_or_buf, orient, …])将对象转换为JSON字符串DataFrame.to_html([buf, columns, col_space, …])将DataFrame转换为HTML表，如：
DataFrame.to_feather(path, **kwargs)将DataFrame写入二进制Feather格式DataFrame.to_latex([buf, columns, …])将对象转换为表、长表或嵌套表DataFrame.to_stata(path[, convert_dates, …])将DataFrame对象导出为Statdta格式DataFrame.to_gbq(destination_table[, …])将DataFrame写入GoogleBigQuery表DataFrame.to_records([index, column_dtypes, …])将DataFrame转换为NumPy记录数组，如：
DataFrame.to_string([buf, columns, …])将DataFrame呈现给对控制台友好的表格输出，如：
DataFrame.to_clipboard([excel, sep])将对象复制到系统剪贴板，如：
DataFrame.to_markdown([buf, mode, index, …])以Markdown-friendly格式打印DataFrameDataFrame.style返回一个styler对象
Original: https://blog.csdn.net/a321123b/article/details/121176060
Author: 行者无疆_ty
Title: DataFrame详解——序列化/IO/转换
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