在AWS SageMaker中,pd.read_pickle()
函数不起作用的可能原因是pickle文件格式可能不受SageMaker环境的支持。但是,pd.read_csv()
函数应该可以正常工作。
解决方法是使用其他文件格式,例如CSV,而不是pickle格式。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对数据进行处理
# ...
# 保存为pickle文件
data.to_pickle('data.pkl')
然后,您可以使用pd.read_pickle()
读取保存的pickle文件:
# 读取pickle文件
data = pd.read_pickle('data.pkl')
# 对数据进行处理
# ...
如果您确实需要使用pickle文件,可以尝试在SageMaker环境外的其他Python环境中处理pickle文件,然后将结果保存为其他格式(如CSV),然后将CSV文件上传到SageMaker环境中。这样您就可以使用pd.read_csv()
在SageMaker中读取数据。