I have the following pandas dataframe:
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(就像向Python字典添加键值对一样):
store = HDFStore('store.h5')
store['df'] = df
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html
从内容来看,这个对象是一个数据框架
。
store
输出
<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: store.h5
/df frame (shape->[552,23252])
然而,为了使用索引,需要将其存储为table
对象。
我的方法是尝试使用HDFStore.put()
函数。
HDFStore.put(key="store.h", value=df, format=Table)
然而,这会出现错误:
TypeError: put() missing 1 required positional argument: 'self'
如何将Pandas数据框保存为PyTables表?
col1
被索引了,您可以尝试以下代码:result = [row for row in table.where('col1 > 100 & col1 < 200')]
- JianguoHisiangdf = store.select(..., where='...')
或者df = pd.read_hdf(..., where='...')
。 - MaxU - stand with Ukraineframe_table
进行这些查询,因此它需要尽可能高效。导入此数据的唯一方法是使用pandas dataframe,因此我感到有点迷失。 - JianguoHisiangdf = store.select(..., where='...')
将变成df = store.select('key_name', where='colA==chr1 & colC==0')
。 - JianguoHisiang