Question

我每天都有库存数据作为使用PyTables创建的HDF5文件。我想获得一组行，将其作为一个数组处理，然后使用PyTables将其写回磁盘（更新行）。我无法想办法干净利落地做到这一点。能不能让我知道最好的方法是什么？

我的数据：

Symbol, date, price, var1, var2
abcd, 1, 2.5, 12, 12.5
abcd, 2, 2.6, 11, 10.2
abcd, 3, 2.45, 11, 10.3
defg, 1,12.34, 19.1, 18.1
defg, 2, 11.90, 19.5, 18.2
defg, 3, 11.75, 21, 20.9
defg, 4, 11.74, 22.2, 21.4

我想将与每个符号对应的行作为数组读取，进行一些处理并更新字段var1和var2。我事先知道所有的符号，所以我可以循环它们。我试过这样的事情：

rows_array = [row.fetch_all_fields() for row in table.where('Symbol == "abcd"')]

我想将rows_array传递给另一个函数，该函数将计算var1和var2的值并为每条记录更新它。请注意，var1，var2与移动平均值类似，因此我无法在迭代器中计算它们，因此需要将整个行集合作为数组。

在使用rows_array计算我需要的任何内容之后，我不确定如何将其写回数据，即使用新的计算值更新行。更新整个表时，我使用：

 table.cols.var1[:] = calc_something(rows_array)

但是，当我只想更新表的一部分时，我不是最好的方法。我想我可以重新运行'where'条件，然后根据我的计算更新每一行，但这似乎是浪费时间重新扫描表。

您的建议值得赞赏......

谢谢， -e

Answer 1

如果我理解得很好，下一个应该做你想做的事：

condition = 'Symbol == "abcd"'
indices = table.getWhereList(condition)  # get indices
rows_array = table[indices]  # get values
new_rows = compute(rows_array)   # compute new values
table[indices] = new_rows  # update the indices with new values

希望这有帮助

PyTables批量获取和更新

1 个答案: