Question

我有一个像这样的HDF文件：

>>> dataset.store
... <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
... File path: ../data/data_experiments_01-02-03.h5
... /exp01/user01    frame_table  (typ->appendable,nrows->221,ncols->124,indexers->[index])
... /exp01/user02    frame_table  (typ->appendable,nrows->163,ncols->124,indexers->[index])
... /exp01/user03    frame_table  (typ->appendable,nrows->145,ncols->124,indexers->[index])
... /exp02/user01    frame_table  (typ->appendable,nrows->194,ncols->124,indexers->[index])
... /exp02/user02    frame_table  (typ->appendable,nrows->145,ncols->124,indexers->[index])
... /exp03/user03    frame_table  (typ->appendable,nrows->348,ncols->124,indexers->[index])
... /exp03/user01    frame_table  (typ->appendable,nrows->240,ncols->124,indexers->[index])

我希望从其中一个实验（exp0Z）中检索所有用户（userXY）并将它们附加到单个大型DataFrame中。我已尝试store.get('exp03')获取以下错误：

>>> store.get('exp03')
... 
... ---------------------------------------------------------------------------
... TypeError                                 Traceback (most recent call last)
... <ipython-input-109-0a2e29e9e0a4> in <module>()
... ----> 1 dataset.store.get('/exp03')
... 
... /Library/Python/2.7/site-packages/pandas/io/pytables.pyc in get(self, key)
...     613         if group is None:
...     614             raise KeyError('No object named %s in the file' % key)
... --> 615         return self._read_group(group)
...     616 
...     617     def select(self, key, where=None, start=None, stop=None, columns=None,
... 
... /Library/Python/2.7/site-packages/pandas/io/pytables.pyc in _read_group(self, group, **kwargs)
...    1277 
...    1278     def _read_group(self, group, **kwargs):
... -> 1279         s = self._create_storer(group)
...    1280         s.infer_axes()
...    1281         return s.read(**kwargs)
... 
... /Library/Python/2.7/site-packages/pandas/io/pytables.pyc in _create_storer(self, group, format, value, append, **kwargs)
...    1160                 else:
...    1161                     raise TypeError(
... -> 1162                         "cannot create a storer if the object is not existing "
...    1163                         "nor a value are passed")
...    1164             else:
... 
... TypeError: cannot create a storer if the object is not existing nor a value are passed

我可以通过调用store.get('exp03/user01')来检索单个用户，所以我想可以迭代store.keys()并手动附加检索到的数据帧，但我想知道是否可以在单次调用store.get()或其他类似方法。

编辑：请注意，数据集是一个包含我的pandas.HDFstore

的类

Answer 1

这没有实现，但可能是一个很好的功能。（还有，我不会在.get(...)中默认设置它，因为它不够明确（例如，它应该总是读取所有表格，太多猜测），但可能有一个参数来控制我认为哪些子表格如果你有兴趣实现这个，请把它放到github。

你可以使用一些内部函数来实现这一点（你甚至可以将where传递给每个选项。

In [13]: store = pd.HDFStore('test.h5',mode='w')

In [14]: store.append('df/foo1',DataFrame(np.random.randn(10,2)))

In [15]: store.append('df/foo2',DataFrame(np.random.randn(10,2)))

In [16]: pd.concat([ store.select(node._v_pathname) for node in store.get_node('df') ])
Out[16]: 
          0         1
0 -0.495847 -1.449251
1 -0.494721  1.572560
2  1.219985  0.280878
3 -0.419651  1.975562
4 -0.489689 -2.712342
5 -0.022466 -0.238129
6 -1.195269 -0.028390
7 -0.192648  1.220730
8  1.331892  0.950508
9 -0.790354 -0.743006
0 -0.761820  0.847983
1 -0.126829  1.304889
2  0.667949 -1.481652
3  0.030162 -0.111911
4 -0.433762 -0.596412
5 -1.110968  0.411241
6 -0.428930  0.086527
7 -0.866701 -1.286884
8 -0.649420  0.227999
9 -0.100669 -0.205232

[20 rows x 2 columns]

In [17]: store.close()

请记住，如果我这样做，当数据相同时，他们没有理由拥有SEPARATE节点;将它放在一个表中，并指出一个表示其名称或id或其他内容的字段，效率会更高。

我几乎总是使用不同的节点来获取异质数据（不一定是不同的dtypes，而是不同的'类型'数据）。

那就是说，你可以随心所欲地组织起来！

使用pandas.HDFStore读取HDF5文件中的整个组

1 个答案: