如何用pandas处理hdf5文件
什么是HDF5
HDF5：HierarchicalDataFormatVersion5，对于存储大规模、具有相同类型的数据，HDF5是一种非常不错的存储格式，文件后缀名为h5。这种格式的文件的存储和读取速度非常快，并且我们可以把HDF5文件看成是一个"目录"，它是分层次的，我们来看看如何操作。
创建和读取HDF5文件
importpandasaspd
importnumpyasnp
hdf5=pd.HDFStore("hello.h5",mode="w",complevel=9)
"""
path:文件路径
mode:和python的open函数中的mode一致
complevel:压缩级别，默认是0到9。值越大，压缩程度越高，那么最终形成的文件所占的体积越小，但是相应的，在读取的时候用的解压缩的时间就越长
"""
#打印是一个HDFStore对象
print(hdf5)#
#存储数据，可以直接使用赋值的方式
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，还可以使用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函数里面支持如下参数：
key：写入数据的key
value：写入数据的value
format：指定写出的模式，指定为"fixed"，那么速度会快，但是不支持追加和查询。指定为"table"，会以表格的模式写出，速度稍慢，但是支持追加和查询操作
"""
#我们可以通过items来查看相应属性，类似于字典的items
print(list(hdf5.items()))
"""
Filepath: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，我们来看keys，查看keys，但是注意：没有values
#我们发现key是类似于目录一样的东西，名字就是我们设置的名字
#所以我们可以把HDF5看成是目录，里面不同的目录对应不同的内容
print(hdf5.keys())#['/dataframe','/series']
#查看元素直接调用即可
print(hdf5["dataframe"])
"""
0123
04856
14679
26394
38939
46634
56998
64896
79588
"""
#删除某个key，调用remove
hdf5.remove("series")
print(hdf5.keys())#['/dataframe']
#如果想将数据保存到本地，那么调用close方法即可
hdf5.close()
#查看数据流是否开启，返回False代表关闭了
print(hdf5.is_open)#False
#另外创建HDF5文件，除了使用HDFStore，还可以通过先有的DataFrame进行操作。需要指定路径和key
#df.to_hdf("xx.h5",key="key")
下面来看看如何读取文件
importpandasaspd
importnumpyasnp
#将mode改成r即可
hdf5=pd.HDFStore("hello.h5",mode="r")
#或者
"""
hdfs=pd.read_hdf("hello.h5",key="xxx")
"""
#至于操作我们上面已经介绍了
hdf5这种格式是一种非常不错的格式，它无论是在存储方面和读取方面，文件大小和读取数据都比csv强不少，因此如果要存储大量的数据的话，那么hdf5这种文件格式是一种非常不错的选择。
以上就是如何用pandas处理hdf5文件的详细内容，更多关于pandas处理hdf5文件的资料请关注毛票票其它相关文章！
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