
[第4回] pickleファイルの作成方法
jupyter notebookとpythonを利用した分析講座となっております。
pickleファイル
データ量が多くなるとpandasでもデータフレームの読み込みに時間がかかる
データフレーム読み込みが遅いので、pickleファイルで読み込む。
pickleファイル作成方法

コード
%%time
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import pickle
#csv読込
df202106 = pd.read_csv('data/csv/202106.csv', dtype=str)
df202107 = pd.read_csv('data/csv/202107.csv', dtype=str)
#pickle作成
df202106.to_pickle('data/pickle/202106.pickle')
df202107.to_pickle('data/pickle/202107.pickle')