我有一个HDF5文件test1.h5，它生成py Pandas df.to_hdf（＆＃34; test1.h5＆＃34;，＆＃34; t＆＃34;）调用。文件大小为27M，只有一个密钥是pandas数据帧。
s1 = pd.HDFStore("test1.h5")
<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: test1.h5
/t frame (shape->[999,2161])
数据帧的大部分dtypes都是float32，其中包含一个int和string
In [21]: s1['/t'].dtypes.value_counts()
Out[21]:
float32 2156
object 3
float64 1
int64 1
dtype: int64
让我感到困惑的是，如果我将数据帧再次保存到另一个HDF5文件test2.h5，它只有9.7M：
s1['/t'].to_hdf("test2.h5","t")
是什么导致读写之间的大小不同？谢谢。