我想知道如何获取hdf文件的列名(似乎存储在hdfheader中)；例如，一个文件可能有名为[a,b,c,d]的列，而另一个文件有[a,b,c]列，而另一个文件有[b,e,r,z]列；我想找出哪些有哪些。非常感谢任何帮助! 最佳答案 要在python之外执行此操作，您可以使用h5dump通过像h5dump--headermy.hdf5这样的东西在python中你可以使用h5py例如，这是我访问HDF-EOS5文件的字段名称的方式:>>>importh5py>>>f=h5py.File('/tmp/temp.hdf','r')>>>f
在“一次写入，多次读取”工作流程中，我经常使用FastExport实用程序解析从Teradata转储的大型文本文件(20GB-60GB)，并使用Pandas将它们加载到Pytables中。我正在使用multiprocessing对文本文件进行分block并将它们分发到不同的进程以编写一个.H5文件，该文件根据行数拆分，每个文件大约5MM，以支持并行写入。与写入25MM行x64列的单个hdf5文件的两个22分钟相比，并行写入多个hdf5文件大约需要12分钟。%timeit-n1write_single_hdf_multiprocess()1loops,bestof3:22min42spe
我有一个存储为HDF5格式的大型数据集(约600GB)。由于这太大而不适合内存，我想将其转换为Parquet格式并使用pySpark执行一些基本数据预处理(规范化、查找相关矩阵等)。但是，我不确定如何在不将其加载到内存的情况下将整个数据集转换为Parquet。我看了这个要点:https://gist.github.com/jiffyclub/905bf5e8bf17ec59ab8f#file-hdf_to_parquet-py，但似乎正在将整个数据集读入内存。我想到的一件事是分block读取HDF5文件并将其增量保存到Parquet文件中:test_store=pd.HDFStore(
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
我对python的OOP概念相当业余，所以我想知道Python的self的功能是否与CPP的this关键字的功能相似/C#。 最佳答案 self和this具有相同的目的，只是self必须被显式接收。Python是一种动态语言。所以你可以添加成员到你的类(class)。使用self明确地允许您定义您是在本地范围、实例范围还是类范围内工作。与在C++中一样，您可以显式传递实例。在下面的代码中，#1和#2其实是一样的。因此，您可以毫无歧义地将方法用作普通函数。classFoo:defcall(self):passfoo=Foo()foo.
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
我参与的项目使用protobufs在基于Python的客户端和基于C++的服务器之间进行通信。我们也在使用CMake。使用CMake，我正在寻找一种有条件地调用protoc的方法仅在*.proto时编程文件改变。我当前的目录结构(这似乎是问题的一部分)有一个目录用于*.proto文件，以及生成的*.pb.{h|cc}的单独目录和*_pb2.py文件:build/Messages/proto/(根)CMakeLists.txt文件(下方)运行protocbuild/cmake..时的程序命令被执行:project(AAA)MESSAGE("ProtobufautogenerationST
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
