嗨，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。
my_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
我得到的属性错误：'_io。BytesIO对象没有属性write_cells
完全回溯：
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'
我通过将熊猫升级到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
如果要查看类似object的字节，请使用getvalue，
print(towrite.getvalue())
b'PK\x03\x04\x14\x00\x00\x00\x08\x00\x00\x00!\x00<\xb
Pickle是熊猫数据帧的一种可复制格式，但它仅用于可信用户的内部使用。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)
这是用熊猫1.1进行测试的。2.不幸的是，对于一个非常大的数据帧，这失败了，但接下来的工作是分别对每个列进行pickle和并行压缩，然后对这个列表进行pickle。或者，您可以pickle大数据帧的块。
如果必须使用CSV表示形式：
df.to_csv(index=False).encode()
请注意，使用CSV时会丢失各种数据类型。
看看这个答案。请注意，使用拼花地板时会转换各种数据类型。
避免在大多数情况下使用它，因为它限制了行和列的最大数量。
