Python 相当于 R 的 dput() 函数

Question

Python中有没有类似于R中的dput()函数的函数？

Answer 1

对于

pandas.DataFrame

、

print(df.to_dict())

，如此处所示以及手册中详细说明。

然后再次返回

df = pandas.DataFrame.from_dict(data_as_dict)

默认输出样式为

'orient=dict'

，但如果您更喜欢

'orient=list'

，则：

print(df.to_dict('list'))

Answer 2

将 Python 对象序列化为文件有多种选项：

• json.dump()

  以JSON格式存储数据。它具有很强的可读性和可编辑性，但只能存储列表、字典、字符串、数字、布尔值，因此不能存储复合对象。您需要先

  import json

  才能使

  json

  模块可用。

• pickle.dump()

  可以存储大多数物品。

不太常见：

• shelve

  模块将多个Python对象存储在DBM数据库中，大部分充当持久性

  dict

  。

• marshal.dump()

  ：不确定你什么时候需要它。

Answer 3

如何没有人提到

repr()

对我来说是一个谜。

repr()

的作用几乎与 R 的

dput()

的作用完全相同。这里有一些例子：

>>> a = np.arange(10)
>>> repr(a)
'array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])'
>>> d = dict(x=1, y=2)
>>> repr(d)
"{'x': 1, 'y': 2}"
>>> b = range(10)
>>> repr(b)
'range(0, 10)'

Answer 4

这个答案重点关注

json.dump()

和

json.dumps()

以及如何将它们与 numpy 数组一起使用。如果你尝试，Python 会告诉你一个错误，指出 ndarrays 不可 JSON 序列化：

import numpy as np
import json

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
json.dumps(a)

TypeError: Object of type 'ndarray' is not JSON serializable

您可以先将其转换为列表来避免这种情况。请参阅下面的两个工作示例：

json.dumps()

json.dumps()

似乎最接近 R 的

dput()

，因为它允许您直接从控制台复制粘贴结果：

json.dumps(a.tolist()) # '[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]'

json.dump()

json.dump()

与

dput()

不一样，但它仍然非常有用。

json.dump()

会将您的对象编码为 json 文件。

# Encode:
savehere = open('file_location.json', 'w')
json.dump(a.tolist(), savehere)

然后您可以在其他地方解码：

# Decode:
b = open('file_location.json', 'r').read()   # b is '[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]'
c = json.loads(b)

然后你可以再次将其转换回 numpy 数组：

c = np.array(c)

更多信息

关于避免“不可序列化”错误，请参阅：

• numpy 数组不可 json 序列化

• 如何使类json可序列化（有点不相关，但非常有趣）

Answer 5

IMO，

json.dumps()

（注意 s）甚至更好，因为它返回一个字符串，而不是

json.dump()

，后者需要您写入文件。