,f,-1)
#关闭文件
f.close()
读取.pkl文件
f = open('data.pkl','rb')
#使用load的方法将数据从pkl文件中读取出来
pickle.load(f)
#关闭文件...f.close()
3.pandas库对文件进行写入，读取操作
写入.pkl文件：
使用DataFrame的to_pickle就可以生成pickle文件，因此如果需要存储其他类型的数据将其转化为DataFrame...(4,5))
#使用DataFrame的to_pickle就可以生成pickle文件
df.to_pickle('data.pkl')
#通过字典创建数据
dic={
'A':[1,2,3],'B':...[4,5,6],'C':[7,8,9]}
df2 = pd.DataFrame(dic,index=["a","b","c"])
df2.to_pickle('data2.pkl')
读取.pkl文件：...在没有指定具体的索引时，则自动创建一个0~N-1的整数型索引
0 9
1 23
2 3
3 56
dtype: int64
可以通过Series的values和index属性获取数组的值和索引
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