如何让pd.read_clipboard()重运行时保留原始输出而非读取新剪贴板内容？

以下是几个实用的解决办法：

• 保存数据到本地文件，后续直接读取
  第一次读取剪贴板数据后，立刻将DataFrame保存为CSV、Excel或Pickle文件，之后重运行单元格时直接从文件加载，彻底摆脱剪贴板依赖：

  import pandas as pd
  
  # 首次读取并保存（分别复制三个表格后依次运行）
  df = pd.read_clipboard()
  df.to_csv('table1.csv', index=False)
  
  df1 = pd.read_clipboard()
  df1.to_csv('table2.csv', index=False)
  
  df2 = pd.read_clipboard()
  df2.to_csv('table3.csv', index=False)
  
  # 后续重运行时直接读取文件
  df = pd.read_csv('table1.csv')
  df1 = pd.read_csv('table2.csv')
  df2 = pd.read_csv('table3.csv')
  

• 将数据转为静态结构，硬编码到代码中
  第一次读取后，把DataFrame转换成字典或列表形式，之后直接用这些静态数据创建DataFrame，完全不需要再访问剪贴板：

  import pandas as pd
  
  # 首次读取后打印数据结构（复制表格后运行）
  df = pd.read_clipboard()
  print(df.to_dict('list'))  # 输出可直接复用的字典格式
  
  # 后续重运行时用静态数据构建DataFrame
  df = pd.DataFrame({
      '列名A': [1, 2, 3, 4],
      '列名B': ['a', 'b', 'c', 'd']
  })
  
  # df1和df2执行同样操作
  

• Jupyter环境下使用魔法命令缓存变量
  如果用Jupyter Notebook/Lab，可以用%store魔法命令缓存变量，内核重启后也能恢复：

  import pandas as pd
  
  # 首次读取并缓存（复制表格后运行）
  df = pd.read_clipboard()
  %store df
  
  df1 = pd.read_clipboard()
  %store df1
  
  df2 = pd.read_clipboard()
  %store df2
  
  # 后续重运行或重启内核后加载缓存
  %store -r df
  %store -r df1
  %store -r df2
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mohamad Osama