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
我收到这个错误:hdf5notsupported(pleaseinstall/reinstallh5py)Scipynotsupported!当我尝试导入tflearn时。我认为由于这个问题，我的TFLearn代码无法正常工作？ 最佳答案 几分钟前我遇到了同样的问题，几乎你只需要使用当前环境的包管理器重新安装h5py。http://docs.h5py.org/en/latest/build.html 关于python-不支持hdf5(请安装/重新安装h5py)不支持Scipy!什么时候导
我有相当大的数据集。所有信息存储在hdf5格式文件中。我找到了h5pylibrary对于python。一切正常，除了[]我不知道如何将其转换为更具可读性的内容。我能做到吗？因为这个问题中的文档对我来说有点难。也许除了Python之外，还有其他一些使用不同语言的解决方案。我很感激我得到的每一个帮助。理想情况下，它应该是文件的链接。这是我的代码的一部分:importnumpyasnpimporth5pyimporttimef=h5py.File('myfile1.mat','r')#printf.keys()test=f['db/path']st=test[3]print(st)st输出是
去年我一直在使用pythonpandas，它的性能和功能给我留下了深刻的印象，但是pandas还不是数据库。我最近一直在思考如何将pandas的分析能力集成到平面HDF5文件数据库中。不幸的是，HDF5并不是为处理本地并发而设计的。我一直在寻找锁定系统、分布式任务队列、并行HDF5、平面文件数据库管理器或多处理方面的灵感，但我仍然不清楚从哪里开始。最终，我想要一个RESTfulAPI来与HDF5文件交互以创建、检索、更新和删除数据。一个可能的用例是构建一个时间序列存储，传感器可以在其中写入数据，分析服务可以在其上实现。任何关于可能的路径、现有的类似项目或关于整个想法的便利/不便的任何想
我正在尝试在Ubuntu14.04中安装tables包，但它似乎在提示。我正在尝试使用PyCharm及其包安装程序安装它，但它似乎在提示HDF5包。但是，似乎我找不到要在tables之前安装的任何hdf5包。谁能解释一下要遵循的程序？ 最佳答案 我发现用安装libhdf5-serial-devsudoapt-getinstalllibhdf5-serial-dev成功了。 关于python-在ubuntu中安装HDF5和pytables，我们在StackOverflow上找到一个类似的问
