如何从 .hdf5 文件表中提取列名并根据指定的列名提取特定行数据？

Question

以下是我的 .hdf5 文件中数据分支的屏幕截图。我正在尝试从这个特定的 BlinkStartEvent 段中提取现有的列名（即experiment_id、session_id....）。

我有以下代码可以访问这部分数据并提取数字数据。但由于某种原因，我无法提取相应的列名，我希望将其附加到单独的列表中，以便可以从整个数据集中创建一个字典。我以为 .keys() 应该这样做，但它没有。

import h5py

def traverse_datasets(hdf_file):

    def h5py_dataset_iterator(g, prefix=''):
        for key in g.keys():
            #print(key)
            item = g[key]
            path = f'{prefix}/{key}'
            if isinstance(item, h5py.Dataset): # test for dataset
                yield (path, item)
            elif isinstance(item, h5py.Group): # test for group (go down)
                yield from h5py_dataset_iterator(item, path)

    for path, _ in h5py_dataset_iterator(hdf_file):
        yield path

with h5py.File(filenameHDF[0], 'r') as f:
    for dset in traverse_datasets(f):
        if str(dset[-15:]) == 'BlinkStartEvent':
            print('-----Path:', dset)                     # path that leads to the data
            print('-----Shape:', f[dset].shape)           #the length dimension of the data
            print('-----Data type:', f[dset].dtype)       #prints out the unicode for all columns
            data2 = f[dset][()]    # The entire dataset
            # print('Check column names', f[dset].keys()) # I tried this but I got a AttributeError: 'Dataset' object has no attribute 'keys' error

我得到以下输出：

-----Path: /data_collection/events/eyetracker/BlinkStartEvent
-----Shape: (220,)
-----Data type: [('experiment_id', '<u4'), ('session_id', '<u4'), ('device_id', '<u2'), ('event_id', '<u4'), ('type', 'u1'), ('device_time', '<f4'), ('logged_time', '<f4'), ('time', '<f4'), ('confidence_interval', '<f4'), ('delay', '<f4'), ('filter_id', '<i2'), ('eye', 'u1'), ('status', 'u1')]
Traceback (most recent call last):

  File "C:\Users\angjw\Dropbox\NUS PVT\Analysis\PVT analysis_hdf5access.py", line 64, in <module>
    print('Check column names', f[dset].keys())

AttributeError: 'Dataset' object has no attribute 'keys'

我在这里做错了什么？

另外，有没有更有效的方法来访问数据，这样我就可以做一些（假设的）事情，比如：

data2[0]['experiment_id'] = 1 
data2[1]['time'] = 78.35161
data2[2]['logged_time'] = 80.59253

而不必为每一行数据都设置一个字典？

Answer 1

你已经接近了。数据集的 .dtype 将数据集作为 NumPy dtype 提供给您。添加.descr 将其作为（字段名称、字段类型）元组列表返回。请参阅下面的代码以打印循环内的字段名称：

for (f_name,f_type) in f[dset].dtype.descr:
    print(f_name)

有比为每一行数据创建字典更好的方法来处理 HDF5 数据（除非您出于某种原因绝对需要字典）。 h5py 旨在处理类似于 NumPy 数组的数据集对象。 （但是，并非所有 NumPy 操作都适用于 h5py 数据集对象）。以下代码访问数据并返回 2 个相似（但略有不同）的数据对象。

# this returns a h5py dataset object that behaves like a NumPy array:
dset_obj = f[dset]  
# this returns a NumPy array:
dset_arr = f[dset][()] 

您可以使用标准 NumPy 切片表示法（使用字段名称和行值）从任一对象切片数据。从上面继续...

# returns row 0 from field 'experiment_id'
val0 = dset_obj[0]['experiment_id']
# returns row 1 from field 'time'
val1 = dset_obj[1]['time']
# returns row 2 from field 'logged_time'
val2 = dset_obj[2]['logged_time']

（如果您将dset_obj 替换为上面的dset_arr，您将获得相同的值。）

您还可以像这样对整个字段/列进行切片：

# returns field 'experiment_id' as a NumPy array
expr_arr = dset_obj['experiment_id']
# returns field 'time' as a NumPy array
time_arr = dset_obj['time']
# returns field 'logged_time' as a NumPy array
logtime_arr = dset_obj['logged_time']

这应该可以回答您最初的问题。如果没有，请添加cmets（或修改帖子），我会更新我的答案。

Answer 2

我之前的回答使用了 h5py 包（与您的代码相同的包）。我喜欢将另一个 Python 包用于 HDF5 数据：PyTables（又名表）。两者都非常相似，并且各自都有独特的优势。

• h5py 尝试将 HDF5 功能集尽可能接近地映射到 NumPy。此外，它使用 Python 字典语法来迭代对象名称和值。因此，如果您熟悉 NumPy，则很容易学习。否则，您必须学习一些 NumPy 基础知识（例如询问 dtypes）。同质数据以np.array 形式返回，异构数据（如您的数据）以np.recarray 形式返回。
• PyTables 在 HDF5 和 NumPy 之上构建了一个额外的抽象层。我喜欢的两个独特功能是：1) 对节点（组或数据集）进行递归迭代，因此不需要自定义数据集生成器，以及 2) 使用比基本 NumPy recarray 具有更多方法的“表”对象访问异构数据方法。 （此外，它可以对表进行复杂的查询，具有先进的索引功能，而且速度很快！）

为了比较它们，我用 PyTables 重写了您的 h5py 代码，以便您可以“看到”差异。我在您的问题中合并了所有操作，并包含了我的 h5py 答案中的等效调用。需要注意的差异：

• f.walk_nodes() 方法是一种内置方法，可替换您的 你的发电机。但是，它返回一个对象（此中的 Table 对象 case），而不是表（数据集）名称。所以，代码略 使用对象而不是名称不同。
• 使用Table.read() 将数据加载到 NumPy（记录）数组中。不同的示例展示了如何将整个 Table 加载到数组中，或加载引用字段名称的单个列。

代码如下：

import tables as tb

with tb.File(filenameHDF[0], 'r') as f:
    for tb_obj in f.walk_nodes('/','Table'):
        if str(tb_obj.name[-15:]) == 'BlinkStartEvent':
            print('-----Name:', tb_obj.name)            # Table name without the path            
            print('-----Path:', tb_obj._v_pathname)     # path that leads to the data
            print('-----Shape:', tb_obj.shape)          # the length dimension of the data
            print('-----Data type:', tb_obj.dtype)      # prints out the np.dtype for all column names/variable types
            print('-----Field/Column names:', tb_obj.colnames)  #prints out the names of all columns as a list
            
            data2 = tb_obj.read()    # The entire Table (dataset) into array data2
            
            # returns field 'experiment_id' as a NumPy (record) array
            expr_arr = tb_obj.read(field='experiment_id')
            # returns field 'time' as a NumPy (record) array
            time_arr = tb_obj.read(field='time')
            # returns field 'logged_time' as a NumPy (record) array
            logtime_arr = tb_obj.read(field='logged_time')