如何将 Pandas DataFrame 存储为 HDF5 PyTables 表（或 CArray、EArray 等）？答案

【问题标题】：How does one store a Pandas DataFrame as an HDF5 PyTables table (or CArray, EArray, etc.)?如何将 Pandas DataFrame 存储为 HDF5 PyTables 表（或 CArray、EArray 等）？
【发布时间】：2016-11-22 11:30:02
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框：

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（就像将键值对添加到 Python 字典中）：

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

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

当我查看内容时，这个对象是frame。

store

输出

<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

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

但是，这会失败并出现错误：

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

如何将 Pandas Dataframes 保存为 PyTables 表？

【问题讨论】：

标签： python pandas hdf5 pytables hdfstore

【解决方案1】：

如何将 Pandas Dataframes 保存为 PyTables 表？

除了已接受的答案之外，您应该始终关闭 PyTable 文件。为方便起见，Pandas 提供 HDFStore 作为上下文管理器：

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

【讨论】：

【解决方案2】：

通用部分 - 创建或打开现有的 HDFStore 文件：

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

如果您想为所有列编入索引，试试这个：

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

或者，如果您只想为列的子集编制索引：

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

PS HDFStore.append() 默认以table 格式保存DF

【讨论】：

谢谢。您如何将其存储为 CArray 或 EArray？
@JianguoHisiang，我没有使用 CArray / EArray 的经验，所以我无法在评论中回答您的问题。但是 HDFStore 有什么问题呢？我的回答有帮助吗？
没错，是的。但是，我不确定如何查询这个“frame_table”对象（它不是一个“表”对象）。通常，如果 col1 被编入索引，您会尝试类似 result = [row for row in table.where('col1 > 100 & col1 < 200')]。
@JianguoHisiang，你可以这样做：df = store.select(..., where='...')或df = pd.read_hdf(..., where='...')
这是否与对 PyTables 表使用压缩一样有效？ pytables.org/usersguide/optimization.html 我正在尝试使用 800 GB 大小的 frame_table 进行这些查询，因此它需要尽可能高效。导入这些数据的唯一方法是使用 pandas 数据框，所以我感觉有点失落。