对pandas写入读取h5文件的方法详解
1、引言
通过参考相关博客对hdf5格式简要介绍。
hdf5在存储的是支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的。 使用压缩可以提磁盘利用率，节省空间。 开启压缩也没有什么劣势，只会慢一点点。 压缩在小数据量的时候优势不明显，数据量大了才有优势。 同时发现hdf读取文件的时候只能是一次写，写的时候可以append，可以put，但是写完成了之后关闭文件，就不能再写了， 会覆盖。
另外，为什么单独说pandas，主要因为本人目前对于h5py这个包的理解不是很深入，不知道如果使用该包存pd.DataFrame格式的文件，不像numpy格式文件可以直接存储，因此本人只能依赖pandas自带一些函数进行处理。
2、写入文件
使用函数：pd.HDFStore
import numpy as np import pandas as pd ####生成9000,0000条数据，9千万条 a = np.random.standard_normal((90000000,4)) b = pd.DataFrame(a) ####普通格式存储： h5 = pd.HDFStore('/data/stock/test_s.h5','w') h5['data'] = b h5.close() ####压缩格式存储 h5 = pd.HDFStore('/data/stock/test_c4.h5','w', complevel=4, complib='blosc') h5['data'] = b h5.close()
3、读取文件
使用函数：pd.read_hdf
参数：文件名，key
data=pd.read_hdf('/data/stock/test_c4.h5',key='data')
以上这篇对pandas写入读取h5文件的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持小牛知识库。
-
本文向大家介绍对Python之gzip文件读写的方法详解，包括了对Python之gzip文件读写的方法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 gzip文件读写的时候需要用到Python的gzip模块。 具体使用如下： 除了open文件的时候和TXT文件有些区别，在用的时候没有其他区别；也可以用with简化程序： 以上这篇对Python之gzip文件读写的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了
-
问题内容： 我目前正在阅读“用困难的方式学习Python”，已经读到了第16章。 写入文件后，似乎无法打印文件的内容。它只是不打印任何内容。 问题答案： 你不调用函数和，而不是你只是得到他们的 指点 。由于它们是函数（或更准确地说，是方法），因此您需要在函数名称后调用它：。 那就是问题所在; 您以写入模式打开文件，该模式将删除文件的所有内容。您写入了文件，但从未关闭它，因此更改从未提交，文件保持为
-
本文向大家介绍对python pandas读取剪贴板内容的方法详解，包括了对python pandas读取剪贴板内容的方法详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 我使用的Python3.5,32版本win764位系统，pandas0.19版本，使用df=pd.read_clipboard()的时候读不到数据，百度查找解决方法，找到了一个比较靠谱的 打开site-packages\pandas
-
主要内容：read_csv(),to_csv()在《 Python Pandas读取文件》中，我们讲解了多种用 Pandas 读写文件的方法。本节我们讲解如何应用这些方法 。 我们知道，文件的读写操作属于计算机的 IO 操作，Pandas IO 操作提供了一些读取器函数，比如 pd.read_csv()、pd.read_json 等，它们都返回一个 Pandas 对象。 在 Pandas 中用于读取文本的函数有两个，分别是： read_csv(
-
本文向大家介绍c++读取和写入TXT文件的整理方法，包括了c++读取和写入TXT文件的整理方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 如下所示： 以上这篇c++读取和写入TXT文件的整理方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持呐喊教程。
-
本文向大家介绍Python读写文件模式和文件对象方法实例详解，包括了Python读写文件模式和文件对象方法实例详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了Python读写文件模式和文件对象方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 一. 读写文件模式 利用open() 读写文件时，将会返回一个 file 对象，其基本语法格式如: open （ filename， mode） 其中，f