这个问题与"Concatenate a large number of HDF5 files"有某种关系。
我有几个巨大的HDF5文件（约20GB压缩），无法容纳RAM。它们中的每一个都存储了几个相同格式的pandas.DataFrame和不重叠的索引。
我想将它们连接成一个HDF5文件，所有DataFrame都正确连接。一种方法是逐个块地读取它们，然后保存到单个文件中，但实际上它需要花费很多时间。
是否有任何特殊工具或方法可以在不重复文件的情况下执行此操作？
答案 0 :(得分：12)
查看odo项目（以前为into）的文档here。请注意，如果您使用into库，那么参数顺序已被切换（这是更改名称的动机，以避免混淆！）
你基本上可以这样做：
from odo import odo
odo('hdfstore://path_store_1::table_name',
'hdfstore://path_store_new_name::table_name')
执行这样的多个操作将附加到rhs商店。
这将自动为您执行块操作。