将大 csv 转换为 hdf5答案

【问题标题】：Convert large csv to hdf5将大 csv 转换为 hdf5
【发布时间】：2015-01-27 23:15:29
【问题描述】：

我有一个 100M 行的 csv 文件（实际上是许多单独的 csv 文件），总计 84GB。我需要将其转换为具有单个浮点数据集的 HDF5 文件。我在测试中使用 h5py 没有任何问题，但现在我无法在内存不足的情况下做最终数据集。

如何写入 HDF5 而无需将整个数据集存储在内存中？我希望这里有实际的代码，因为它应该很简单。

我只是在研究 pytables，但它看起来不像可以迭代写入数组类（对应于 HDF5 数据集）。同样，pandas 在其io_tools 中有read_csv 和to_hdf 方法，但我无法一次加载整个数据集，因此无法正常工作。或许你可以用 pytables 或 pandas 中的其他工具帮助我正确解决问题。

【问题讨论】：

标签： python csv pandas hdf5 pytables

【解决方案1】：

Use append=True 在对to_hdf 的调用中：

import numpy as np
import pandas as pd

filename = '/tmp/test.h5'

df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2)), columns=['A', 'B'])
print(df)
#    A  B
# 0  0  1
# 1  2  3
# 2  4  5
# 3  6  7
# 4  8  9

# Save to HDF5
df.to_hdf(filename, 'data', mode='w', format='table')
del df    # allow df to be garbage collected

# Append more data
df2 = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2))*10, columns=['A', 'B'])
df2.to_hdf(filename, 'data', append=True)

print(pd.read_hdf(filename, 'data'))

产量

请注意，您需要在第一次调用df.to_hdf 时使用format='table' 以使表格可附加。否则，格式默认为'fixed'，读写速度更快，但创建的表格无法追加。

因此，您可以一次处理每个 CSV，使用 append=True 构建 hdf5 文件。然后覆盖 DataFrame 或使用 del df 让旧的 DataFrame 被垃圾回收。

或者，您可以append to a HDFStore，而不是调用df.to_hdf：

import numpy as np
import pandas as pd

filename = '/tmp/test.h5'
store = pd.HDFStore(filename)

for i in range(2):
    df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2)) * 10**i, columns=['A', 'B'])
    store.append('data', df)

store.close()

store = pd.HDFStore(filename)
data = store['data']
print(data)
store.close()

产量

【讨论】：

【解决方案2】：

这应该可以通过 PyTables 实现。不过，您需要使用 EArray 类。

例如，以下是我编写的脚本，用于将存储为 .npy 文件的分块训练数据导入单个 .h5 文件。

import numpy
import tables
import os

training_data = tables.open_file('nn_training.h5', mode='w')
a = tables.Float64Atom()
bl_filter = tables.Filters(5, 'blosc')   # fast compressor at a moderate setting

training_input =  training_data.create_earray(training_data.root, 'X', a,
                                             (0, 1323), 'Training Input',
                                             bl_filter, 4000000)
training_output = training_data.create_earray(training_data.root, 'Y', a,
                                             (0, 27), 'Training Output',
                                             bl_filter, 4000000)

for filename in os.listdir('input'):
    print "loading {}...".format(filename)
    a = numpy.load(os.path.join('input', filename))
    print "writing to h5"
    training_input.append(a)

for filename in os.listdir('output'):
    print "loading {}...".format(filename)
    training_output.append(numpy.load(os.path.join('output', filename)))

查看文档以获取详细说明，但非常简单，create_earray 函数需要 1) 数据根或父节点； 2) 数组名； 3) 数据类型原子； 4）要扩展的维度中带有0的形状； 5) 一个详细的描述符； 6) 一个compression filter； 7) 沿可扩展维度的预期行数。只有前两个是必需的，但您可能会在实践中使用所有七个。该函数还接受一些其他可选参数；再次，请参阅文档了解详细信息。

创建数组后，您可以按预期方式使用其append 方法。

【讨论】：