如何将 Pandas 数据框写入 HDF5 数据集答案

【问题标题】：How to write a Pandas Dataframe into a HDF5 dataset如何将 Pandas 数据框写入 HDF5 数据集
【发布时间】：2018-04-20 07:49:14
【问题描述】：

我正在尝试将 Pandas 数据帧中的数据写入嵌套的 hdf5 文件，每个组中有多个组和数据集。我想将它保存为一个文件，该文件将在未来每天增长。我尝试了以下代码，它显示了我想要实现的结构

import h5py
import numpy as np
import pandas as pd

file = h5py.File('database.h5','w')

d = {'one' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
     'two' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])}

df = pd.DataFrame(d) 
        
groups = ['A','B','C']         
        
for m in groups:
    
    group = file.create_group(m)
    dataset = ['1','2','3']

    for n in dataset:
    
        data = df
        ds = group.create_dataset(m + n, data.shape)
        print ("Dataset dataspace is", ds.shape)
        print ("Dataset Numpy datatype is", ds.dtype)
        print ("Dataset name is", ds.name)
        print ("Dataset is a member of the group", ds.parent)
        print ("Dataset was created in the file", ds.file)
                        
        print ("Writing data...")
        ds[...] = data        
     
        print ("Reading data back...")
        data_read = ds[...]
            
        print ("Printing data...")
        print (data_read)

file.close()

这样创建了嵌套结构，但它会丢失索引和列。我试过了

df.to_hdf('database.h5', ds, table=True, mode='a')

但没用，我收到此错误

AttributeError: 'Dataset' 对象没有属性 'split'

任何人都可以解释一下吗？非常感谢

【问题讨论】：

pandas 使用pytables 将数据帧写入hdf5 文件。使用h5py 查找这些文件有一些问题。我记得布局很复杂，但并非不可能遵循。 h5py 本质上是 numpy 到 hdf5 的接口。
stackoverflow.com/questions/41173254/…

标签： python-3.x pandas hdf5 h5py

【解决方案1】：

df.to_hdf() 需要一个字符串作为key 参数（第二个参数）：

键：字符串

商店中群组的标识符

所以试试这个：

df.to_hdf('database.h5', ds.name, table=True, mode='a')

ds.name 应该返回一个字符串（键名）：

In [26]: ds.name
Out[26]: '/A1'

【讨论】：

这个调用的来源pytables.to_hdf。
@hpaulj，是的，它调用pandas.io.pytables.to_hdf()，但我不明白你想说什么/显示...
@MaxU 我已经尝试了键中的 ds.name 但不起作用，因为它仍然丢失列和索引，而且它返回全零

【解决方案2】：

我想试试 pandas\pytables 和 HDFStore 类而不是 h5py。所以我尝试了以下

import numpy as np
import pandas as pd

db = pd.HDFStore('Database.h5')

index = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)

df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 3), index=index, columns=['Col1', 'Col2', 'Col3'])

groups = ['A','B','C']     

i = 1    

for m in groups:

    subgroups = ['d','e','f']

    for n in subgroups:

        db.put(m + '/' + n, df, format = 'table', data_columns = True)

它有效，从 A/d 到 C/f 创建了 9 个组（组而不是 pyatbles 中的数据集而不是 fo h5py？）。保留的列和索引可以执行我需要的数据帧操作。仍然想知道这是否是从特定组中检索数据的有效方法，该组在未来将变得巨大，即像

这样的操作

db['A/d'].Col1[4:]

【讨论】：