我正在处理大型三维数组，我经常需要以各种方式切片来进行各种数据分析。一个典型的“立方体”可能达到约100GB（未来可能会更大）。 似乎在Python中大型数据集的典型推荐文件格式是使用HDF5（h5py或pytables）。我的问题是：与存储为简单的平面二进制文件相比，使用HDF5存储和分析...

考虑以下例子： 准备数据：import string import random import pandas as pd matrix = np.random.random((100, 3000)) my_cols = [random.choice(string.ascii_uppercas...

以下代码出现了错误。 以下代码出现了错误。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a' : [1,2,3]}) df.to_hdf('temp.h5', key='df', mode='w') 这个让我报错了。 缺少可选依赖项“tab...

我已经使用pandas进行研究大约两个月了，效果非常好。对于大量中等大小的跟踪事件数据集，pandas + PyTables（HDF5接口）可以让我使用所有我所知道和喜爱的Python工具来处理异构数据。 通常情况下，我在PyTables中使用Fixed（以前称为“Storer”）格式，因为...

我有一个100M行的csv文件（实际上是许多单独的csv文件），总共84GB。我需要将其转换为一个带有单个浮点数据集的HDF5文件。在测试中，我使用了h5py而没有遇到任何问题，但现在我无法完成最终数据集，因为内存不足。 如何在不必将整个数据集存储在内存中的情况下写入HDF5？我希望看到实际...

我正在尝试在Ubuntu 14.04上安装tables包，但似乎有问题。 我正在使用PyCharm及其软件包安装程序进行安装，但似乎抱怨HDF5软件包。 然而，似乎我找不到任何要在tables之前安装的hdf5软件包。 有人能解释一下需要遵循的步骤吗？

运行以下代码： pd.read_hdf('myfile.h5') 会出现以下错误回溯信息： [[...一些更长的回溯信息]] ~/.local/lib/python3.6/site-packages/pandas/io/pytables.py in read_arra...

问题概述 如何使Python和Java相互配合以实现最佳效果？ 详细解释 我面临一个比较复杂的情况，我会尽力通过图片和文字来解释。当前系统架构如下： 我们有一个基于代理模型的Java编写的模拟程序，可以选择将结果写入本地CSV文件或连接到Java服务器并写入HDF5文件。每次运行模拟产生...

Pandas提供了以下示例，展示如何将Series、DataFrames和Panels存储到HDF5文件中: 准备一些数据:In [1142]: store = HDFStore('store.h5') In [1143]: index = date_range('1/1/2000', p...

我在一个HDFStore中有约700万行数据，包含60多列。这些数据太多，我无法将其全部载入内存。我想根据一列"A"的值对数据进行分组聚合。Pandas的文档（拆分/聚合/组合）假设我已经将所有数据都读入了DataFrame中，但是我无法将整个存储库读入内存中的DataFrame中。在HDFS...