能保存并自动还原Pandas DataFrame索引的文件格式有哪些？

以下几种文件格式在保存和加载Pandas DataFrame时，会自动保留原有索引，无需手动指定：

• Pickle格式：Python原生序列化格式，操作简单且默认保留索引：

  # 保存DataFrame
  df.to_pickle('data.pkl')
  # 加载DataFrame，索引自动恢复
  df_loaded = pd.read_pickle('data.pkl')
  

• Feather格式：轻量级列式存储格式，专为快速读写设计，默认保留索引：

  # 保存
  df.to_feather('data.feather')
  # 加载
  df_loaded = pd.read_feather('data.feather')
  

• Parquet格式：高效压缩的列式存储格式，适合大数据场景，默认保留索引（需安装pyarrow或fastparquet依赖）：

  # 保存
  df.to_parquet('data.parquet')
  # 加载
  df_loaded = pd.read_parquet('data.parquet')
  

• HDF5格式：适合存储大型数据集，默认保留索引：

  # 保存
  df.to_hdf('data.h5', key='df')
  # 加载
  df_loaded = pd.read_hdf('data.h5', key='df')
  

注意：CSV格式默认不会保存索引，即使保存时指定index=True，加载时仍需手动设置index_col参数才能恢复索引，因此不符合你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user171780