关于python：如何将Pandas DataFrame存储为HDF5 PyTables表(或CArray，EArray等)？


How does one store a Pandas DataFrame as an HDF5 PyTables table (or CArray, EArray, etc.)?

我有以下pandas数据帧：

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import pandas as pd
df = pd.read_csv(filename.csv)

现在，我可以使用HDFStore将df对象写入文件(比如将键值对添加到Python字典中)：

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store = HDFStore('store.h5')
store['df'] = df

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html

当我查看内容时，此对象是frame。

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store

输出

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<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: store.h5
/df            frame        (shape->[552,23252])

但是，为了使用索引，应该将其存储为table对象。

我的方法是尝试HDFStore.put()即

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HDFStore.put(key="store.h", value=df, format=Table)

但是，这失败并出现错误：

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TypeError: put() missing 1 required positional argument: 'self'

如何将Pandas Dataframes保存为PyTables表？

常见部分 - 创建或打开现有的HDFStore文件：

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store = pd.HDFStore('store.h5')

如果您想索引所有列，请尝试此操作：

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store.append('key_name', df, data_columns=True)

或者，如果您想要仅为列的子集编制索引：

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store.append('key_name', df, data_columns=['colA','colC','colN'])

PS HDFStore.append()以table格式默认保存DF

相关讨论

How does one save Pandas Dataframes as PyTables tables?

添加到接受的答案，您应该始终关闭PyTable文件。 为方便起见，Pandas将HDFStore作为上下文管理器提供：

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with pd.HDFStore('/path/to/data.hdf') as hdf:
   hdf.put(key="store.h", value=df, format='table', data_columns=True)