对于项目的某些方面，使用“h5”存储将是理想的。然而，文件变得越来越大，坦率地说，我们的空间已经不多了。
这句话......
store.put(storekey, data, table=False, compression='gzip')
在文件大小方面没有产生任何差异......
store.put(storekey, data, table=False)
在通过Pandas时，甚至可以使用压缩吗？
...如果不可能，我不介意使用h5py，但是，我不确定要为“数据类型”添加什么，因为DataFrame包含各种类型（字符串，float，int等） 。）
任何帮助/见解都将不胜感激！
答案 0 :(得分：9)
使用HDFStore
gzip不是有效的压缩选项（并且被忽略，这是一个错误）。
尝试zlib, bzip2, lzo, blosc中的任何一个（bzip2 / lzo可能需要安装额外的库）
查看有关各种压缩的PyTables docs
Heres a question半相关。
答案 1 :(得分：1)
我过去很喜欢HDF5，但是遇到了各种各样的并发症，特别是对于Pandas HDFStore，我开始认为Exdir是一个好主意。