对于这个相当笼统的问题，很难给你一个好的答案。 不清楚如何使用（读取）hdf5文件-是否有条件地选择数据（使用 where 参数）？ 打开存储对象所需的全部功能：
store = pd.HDFStore('/path/to/filename.h5')
现在您可以写入（或附加）到存储（我在这里使用 blosc 压缩-这是相当快和有效的），除此之外，我将使用 data_columns 参数以指定必须索引的列（以便您可以在中使用这些列） where 参数（稍后读取hdf5文件时）：
for f in files:
#read or process each file in/into a separate `df`
store.append('df_identifier_AKA_key', df, data_columns=[list_of_indexed_cols], complevel=5, complib='blosc')
store.close()
1条答案
按热度按时间mjqavswn1#
对于这个相当笼统的问题，很难给你一个好的答案。
不清楚如何使用（读取）hdf5文件-是否有条件地选择数据（使用
where参数）？打开存储对象所需的全部功能：
现在您可以写入（或附加）到存储（我在这里使用
blosc压缩-这是相当快和有效的），除此之外，我将使用data_columns参数以指定必须索引的列（以便您可以在中使用这些列）where参数（稍后读取hdf5文件时）：