我有以下格式的熊猫数据框：
df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4, 1.3, 1.1]})
df['aBins'] = pd.cut(df['a'], bins = np.arange(0,10,2), include_lowest = True)
每个bin是一个Interval：
type(df['aBins'].iloc[0])
pandas._libs.interval.Interval
该系列将它们存储为分类数据：
df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 3 columns):
a 7 non-null int64
b 7 non-null float64
aBins 7 non-null category
dtypes: category(1), float64(1), int64(1)
memory usage: 263.0 bytes
我正在尝试将此数据帧另存为文件，以便可以轻松地将其读回到数据帧中。我曾尝试使用.to_csv（）将其保存为.csv文件，但是当我将其读回熊猫时，“ aBins”将作为字符串读入。
df.to_csv('test.csv', index = False)
df_reread = pd.read_csv('test.csv')
df_reread.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 3 columns):
a 7 non-null int64
b 7 non-null float64
aBins 7 non-null object
dtypes: float64(1), int64(1), object(1)
memory usage: 248.0+ bytes
是否有保存和重新读取此数据框的好方法，以便可以将其读回处于相同状态的熊猫？
您可能要签出pandas.DataFrame.to_pickle和pandas.read_pickle：
>>> df.to_pickle("./test.pkl")
...
...
>>> df = pd.read_pickle("./test.pkl")
>>> type(df['aBins'].iloc[0])
pandas._libs.interval.Interval
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