我无法读取使用不同版本的 Python pandas 保存的 pickle 文件。我知道以前曾在这里问过这个问题，但是提供的解决方案，使用pd.read_pickle("my_file.pkl")也不起作用。我认为（但我不确定）这些泡菜文件是用比我现在工作的机器更新的熊猫版本创建的。
不幸的是，我不是管理员，我无法更改 pandas 的版本。如何读取我的文件？它们是不可恢复的吗？
小智 5
关于您在评论中关于兼容性的问题，根据与 pickle 相关的文档，“只要选择了兼容的 pickle 协议，pickle 序列化格式保证在 Python 版本之间向后兼容......”如果文件是用较新的协议进行pickle比你正在阅读，你可能不走运。
小智 5
对于在单个单元格中包含列表和数组等对象的数据框，可以保存为 hdf，而不是转换为 csv 文件。
使用最新版本的 python 和 pandas 加载数据（在我的例子中为 python 3.8 和 pandas 1.4.1）。
import pandas as pd
import pickle
data = pd.read_pickle('path/to/file.pkl')
将加载的数据保存为 hdf 文件，并将 pickle 协议设置为 4，并将 key 设置为数据帧
pickle.HIGHEST_PROTOCOL = 4
data.to_hdf('output/folder/path/to/file.hdf', 'df')
使用旧版 python 加载 hdf 文件（我在 google colab 上使用 Python 3.7 和 pandas 1.3.5）
import pandas as pd
data = pd.read_hdf(path)
您将需要与所用版本相同（或更高版本）的 pandas to_pickle。当 pandas 将数据帧转换为 pickle 时，压缩过程特定于该版本。
我建议联系您的管理员并让他们转换pickle to csv为您可以使用任何版本的 pandas 打开它的方式。
除非数据框包含对象 csv 应该没问题