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如何用pandas處理hdf5文件

 更新時(shí)間:2021年03月12日 15:10:36   作者:古明地盆  
這篇文章主要介紹了如何用pandas處理hdf5文件,幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,感興趣的朋友可以了解下

什么是HDF5

HDF5:Hierarchical Data Format Version 5,對(duì)于存儲(chǔ)大規(guī)模、具有相同類型的數(shù)據(jù),HDF5是一種非常不錯(cuò)的存儲(chǔ)格式,文件后綴名為h5。這種格式的文件的存儲(chǔ)和讀取速度非??欤⑶椅覀兛梢园袶DF5文件看成是一個(gè)"目錄",它是分層次的,我們來(lái)看看如何操作。

創(chuàng)建和讀取HDF5文件

import pandas as pd
import numpy as np

hdf5 = pd.HDFStore("hello.h5", mode="w", complevel=9)
"""
path: 文件路徑
mode: 和python的open函數(shù)中的mode一致
complevel: 壓縮級(jí)別,默認(rèn)是0到9。值越大,壓縮程度越高,那么最終形成的文件所占的體積越小,但是相應(yīng)的,在讀取的時(shí)候用的解壓縮的時(shí)間就越長(zhǎng)
"""
# 打印是一個(gè)HDFStore對(duì)象
print(hdf5) # <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>

# 存儲(chǔ)數(shù)據(jù),可以直接使用賦值的方式
hdf5["series"] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
hdf5["dataframe"] = pd.DataFrame(np.random.randint(3, 10, size=(8, 4)))
# 除此之外,還可以使用put的方式
"""
hdf5.put("series", pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]))
hdf5.put("dataframe", pd.DataFrame(np.random.randint(3, 10, size=(8, 4))))

put函數(shù)里面支持如下參數(shù):
key:寫入數(shù)據(jù)的key
value:寫入數(shù)據(jù)的value
format:指定寫出的模式,指定為"fixed",那么速度會(huì)快,但是不支持追加和查詢。指定為"table",會(huì)以表格的模式寫出,速度稍慢,但是支持追加和查詢操作
"""

# 我們可以通過(guò)items來(lái)查看相應(yīng)屬性,類似于字典的items
print(list(hdf5.items()))
"""
File path: hello.h5

[('/dataframe', /dataframe (Group) ''
 children := ['axis0' (CArray), 'axis1' (CArray), 'block0_values' (CArray), 'block0_items' (CArray)]), ('/series', /series (Group) ''
 children := ['index' (CArray), 'values' (CArray)])]
"""
# items不太好看,我們來(lái)看keys,查看keys,但是注意:沒有values
# 我們發(fā)現(xiàn)key是類似于目錄一樣的東西,名字就是我們?cè)O(shè)置的名字
# 所以我們可以把HDF5看成是目錄,里面不同的目錄對(duì)應(yīng)不同的內(nèi)容
print(hdf5.keys()) # ['/dataframe', '/series']

# 查看元素直接調(diào)用即可
print(hdf5["dataframe"])
"""
  0 1 2 3
0 4 8 5 6
1 4 6 7 9
2 6 3 9 4
3 8 9 3 9
4 6 6 3 4
5 6 9 9 8
6 4 8 9 6
7 9 5 8 8
"""

# 刪除某個(gè)key,調(diào)用remove
hdf5.remove("series")
print(hdf5.keys()) # ['/dataframe']

# 如果想將數(shù)據(jù)保存到本地,那么調(diào)用close方法即可
hdf5.close()
# 查看數(shù)據(jù)流是否開啟,返回False代表關(guān)閉了
print(hdf5.is_open) # False

# 另外創(chuàng)建HDF5文件,除了使用HDFStore,還可以通過(guò)先有的DataFrame進(jìn)行操作。需要指定路徑和key
# df.to_hdf("xx.h5", key="key")

下面來(lái)看看如何讀取文件

import pandas as pd
import numpy as np

# 將mode改成r即可
hdf5 = pd.HDFStore("hello.h5", mode="r")
# 或者
"""
hdfs = pd.read_hdf("hello.h5", key="xxx")
"""
# 至于操作我們上面已經(jīng)介紹了

hdf5這種格式是一種非常不錯(cuò)的格式,它無(wú)論是在存儲(chǔ)方面和讀取方面,文件大小和讀取數(shù)據(jù)都比csv強(qiáng)不少,因此如果要存儲(chǔ)大量的數(shù)據(jù)的話,那么hdf5這種文件格式是一種非常不錯(cuò)的選擇。

以上就是如何用pandas處理hdf5文件的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于pandas處理hdf5文件的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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