Python -- read_pickle ImportError : No module named indexes. base

Question

我在机器 (df.to_pickle()) 中将数字数据帧写入 .pkl 文件，出于某种原因，我必须在另一台机器 (pd.read_pickle()) 中打开此文件，我收到导入错误说:没有名为indexes.base的模块，当我尝试导入索引时，似乎没有。

当我在一台机器上尝试 to_csv 并在另一台机器上尝试 read_csv 时，它起作用了。

非常感谢!

---

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-199-2be4778e3b0a> in <module>()
----> 1 pd.read_pickle("test.pkl")

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\io\pickle.pyc in read_pickle(path)
 58 
 59     try:
---> 60         return try_read(path)
 61     except:
 62         if PY3:

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\io\pickle.pyc in try_read(path, encoding)
 55             except:
 56                 with open(path, 'rb') as fh:
---> 57                     return pc.load(fh, encoding=encoding, compat=True)
 58 
 59     try:

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\compat\pickle_compat.pyc in load(fh, encoding, compat, is_verbose)
114         up.is_verbose = is_verbose
115 
--> 116         return up.load()
117     except:
118         raise

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\pickle.pyc in load(self)
856             while 1:
857                 key = read(1)
--> 858                 dispatch[key](self)
859         except _Stop, stopinst:
860             return stopinst.value

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\pickle.pyc in load_global(self)
1088         module = self.readline()[:-1]
1089         name = self.readline()[:-1]
--> 1090         klass = self.find_class(module, name)
1091         self.append(klass)
1092     dispatch[GLOBAL] = load_global

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\pickle.pyc in find_class(self, module, name)
1122     def find_class(self, module, name):
1123         # Subclasses may override this
--> 1124         __import__(module)
1125         mod = sys.modules[module]
1126         klass = getattr(mod, name)

ImportError: No module named indexes.base

Answer 1

此错误可能是由于用于保存数据帧的 pandas 版本与用于加载数据帧的 pandas 版本不匹配造成的。

请检查两台机器上的 Python 和 Pandas 版本。

另外，如果版本相同，能否请您分享您使用 to_pickle() 使用的数据框，以便我们进行调查。