pandas.read_hdf(path_or_buf, key=None, mode='r', errors='strict', where=None, start=None, stop=None, columns=None, iterator=False, chunksize=None, **kwargs)[源代码] 如打开存储读取数据,之后关闭它。 根据位置条件检索存储在文件中的pandas
pandas.read_hdf(path_or_buf, key=None, mode='r', errors='strict', where=None, start=None, stop=None, columns=None, iterator=False, chunksize=None, **kwargs) 从商店读取,如果我们打开它就关闭它。 检索存储在文件中的 pandas 对象,可选择基于 where 条件。 警告 Pandas 使用 PyTables 读取和写...
# pandas.read_hdf函数可以快捷使用这些工具: frame.to_hdf('examples/mydata2.h5', 'obj3', format='table') pd.read_hdf('examples/mydata2.h5', 'obj3', where=['index < 5']) # 由于许多数据分析问题都是IO密集型(而不是CPU密集型),利用HDF5这样的工具能显著提升应用程序的效率。 # 注意:HDF5...
to_hdf('example_data.h5', format='table', key='dataset_1', data_columns=True) # Reading HDF5 data while Querying result = pd.read_hdf('example_data.h5', 'dataset_1', where='Age < 32') print("Filtered DataFrame:") print(result) ...
def get_dtypes(self, where=None): if not where: filename=self.get_store_filename("dtypes") print filename return read_hdf(filename,self.get_store_key(),) else: return read_hdf(self.get_store_filename("dtypes"),self.get_store_key(),where=where)...
read_hdf('./data.h5', #要读取的HDF5文件名 key = 'salary', #要读取的group(表名) start = 0,#读取数据的起始行,默认为None从第一行开始,int从0开始,包括索引本身这一行 stop = 9,#读取数据的结束行,默认为None读取到最后,int从0开始,不包括索引本身这一行 columns=['计算机','化工','生物']...
pd.read_hdf('test1.hdf5','obj1',where=['index<5 and index>1']) 1 2 3 4 5 # 创建或读取hdf5文件没有就创建,有就读取 store = pd.HDFStore('test3.h5') store['obj1'] = frame # put是直接赋值显示版本,可以自定义格式化格式 store.put('obj2',frame,format='table') xml&html 网页收集...
5、 通过where操作来设置新的值: In [52]: df2 = df.copy() In [53]: df2[df2 > 0] = -df2 In [54]: df2 Out[54]: A B C D F 2013-01-01 0.000000 0.000000 -1.509059 -5 NaN 2013-01-02 -1.212112 -0.173215 -0.119209 -5 -1.0 ...
df = pd.read_hdf('Station_test.hdf') def LatLng_Rad2Dec(x): # 度分格式转为十进制 d = int(str(x)[:-2]) m = int(str(x)[-2:]) decNum = d + m/60.0 return decNum stainfo = pd.read_excel(StaDir + 'Stations.xlsx') stainfo['区站号'] = stainfo['区站号'] .astype(...
(1)pandas.read_hdf(path_or_buf,key =None,** kwargs) path_or_buffer:文件路径 key:读取的键 return:Theselected object (2)DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, **kwargs) 5.2.2 案例 读取文件 如果读取的时候出现以下错误 需要安装安装tables模块避免不能读取HDF5文件 ...