有没有类似下面的pyTables方法:withpd.get_store(my_store)asstore:keys=store.keys()rem_key=min(sorted(keys))store.remove(rem_key)我实际上是在尝试访问HDF5存储的key列表，找到不再需要的key(在本例中是min()，例如，如果存储key是日期)，然后删除该key从商店中取出，同时保留其他的。Pandas似乎对此没有任何帮助，我查看了pyTables方法但无济于事，阅读过它们会影响python中的HDF功能。谢谢! 最佳答案 Pa

我正在尝试将我的数据(从hdf5格式的单个文件)写入多个文件，并且当任务以串行方式执行时它工作正常。现在想提高效率，使用multiprocessing模块修改代码，但是有时候输出会出错。这是我的代码的简化版本。importmultiprocessingasmpimportnumpyasnpimportmath,h5py,timeN=4#numberofprocessestouseblock_size=300data_sz=678dataFile='mydata.h5'#fakesomedatamydata=np.zeros((data_sz,1))foriinrange(data_sz

这似乎是一个简单的问题，但我无法理解它。我有一个在双for循环中运行并将结果写入HDF文件的模拟。该程序的一个简单版本如下所示:importtablesaspta=range(10)b=range(5)defSimulation():hdf=pt.openFile('simulation.h5',mode='w')foriiina:print(ii)hdf.createGroup('/','A%s'%ii)foriinb:hdf.createArray('/A%s'%ii,'B%s'%i,[ii,i])hdf.close()returnSimulation()此代码完全符合我的要求，但

我在使用HDFStore进行分组时遇到了问题，结果扩展到根据包含“&”字符的字符串选择行。这应该能说明问题>>>frompandasimportHDFStore,DataFrame>>>df=DataFrame({'a':['a','a','c','b','test&test','c','b','e'],'b':[1,2,3,4,5,6,7,8]})>>>store=HDFStore('test.h5')>>>store.append('test',df,format='table',data_columns=True)>>>df[df.a=='test&test']ab4test&t

这个问题在某种程度上与"ConcatenatealargenumberofHDF5files"有关.我有几个巨大的HDF5文件(压缩后约20GB)，RAM放不下。它们中的每一个都存储多个格式相同且索引不重叠的pandas.DataFrame。我想将它们连接成一个HDF5文件，所有数据帧都正确连接。一种方法是逐block读取它们中的每一个，然后保存到一个文件中，但这确实会花费很多时间。是否有任何特殊的工具或方法可以在不遍历文件的情况下执行此操作？ 最佳答案 参见文档hereodo项目(以前的into)。请注意，如果您使用into库，则

我有几个大的HDF5文件集，我正在寻找一种有效的方法将这些文件中的数据转换为XML、TXT或其他一些易于阅读的格式。我尝试使用Python包(www.h5py.org)，但我无法找到任何方法来足够快地完成这些工作。我不仅限于使用Python，还可以使用Java、Scala或Matlab进行编码。有人可以就如何进行此操作给我一些建议吗？谢谢，以旧换新 最佳答案 Mathias711的方法是最好的直接方法。如果您想在python中执行此操作，请使用pandas.HDFStore:frompandasimportHDFStorestore

如何使用h5py在HDF5中存储NumPy日期时间对象？In[1]:importh5pyIn[2]:importnumpyasnpIn[3]:f=h5py.File('foo.hdfs','w')In[4]:d=f.create_dataset('data',shape=(2,2),dtype=np.datetime64)TypeError:Noconversionpathfordtype:dtype(' 最佳答案 目前HDF5不提供时间类型(现在不支持H5T_TIME)，所以datetime64没有明显的映射。h5py的设计目标之

这可能是一个愚蠢的问题，但我还没有在pandas文档或其他地方找到答案。之前问过同样的问题here.但唯一的答案是查看pandas文档，正如我所说，它没有提供这个问题的答案。我希望能够构建一个包含多个数据集的hdf文件。关闭此hdf后，我希望能够列出其中包含的每个数据集。例如:importpandasaspdimportnumpyasnpstore=pd.HDFStore('test.h5')df1=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=list('AB')df2=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),co

我正在使用一个包含数百万行和100多列的Oracle数据库。我正在尝试使用带有某些索引列的pytables将这些数据存储在HDF5文件中。我将在pandasDataFrame中读取这些数据的子集并执行计算。我尝试了以下操作:使用实用程序将表下载到csv文件中，使用pandas逐block读取csv文件，并使用pandas.HDFStore附加到HDF5表。我创建了一个dtype定义并提供了最大字符串大小。但是，现在当我尝试直接从OracleDB下载数据并通过pandas.HDFStore将其发布到HDF5文件时，我遇到了一些问题。pandas.io.sql.read_frame不支持分

我有来自csv的数据，它有几千列和一万(左右)行。在每一列中，数据属于同一类型，但不同的列具有不同类型的数据*。以前我一直在从numpy中提取数据并将其存储在磁盘上，但速度很慢，尤其是因为通常我想加载列的某些子集而不是所有列。我想使用pytables将数据放入hdf5，我的第一种方法是将数据放在一个表中，每个csv列有一个hdf5列。不幸的是，这没有用，我认为是因为512(软)列限制。存储这些数据的明智方法是什么？*我的意思是，数据从文本转换后的类型。 最佳答案 事实上，这可能无法以天真的方式进行。HDF5为每个数据集的元数据分配6