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

Question

我有以下 Pandas 数据框:

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

现在，我可以使用 HDFStore写df对象到文件(例如将键值对添加到 Python 字典):

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目的。

我的方法是尝试HDFStore.put() IE。

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

但是，这失败并出现错误:

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

如何将 Pandas Dataframes 保存为 PyTables 表？

Answer 1

公共(public)部分 - 创建或打开现有的 HDFStore 文件:

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

如果你想索引 ，试试这个全部 列:

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

或者如果您只想索引列的一个子集，则可以这样做:

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

PS HDFStore.append()在 table 中默认保存 DF格式