Pytables in pandas DataFrame

Question

csv를 pandas 데이터 프레임으로 읽는 방법에 대한 정보는 많이 있지만, 내가 갖고있는 것은 pyTable 테이블이며 pandas DataFrame이 필요합니다.

내가 어떻게 내 팬더 ​​DataFrame 에 pytables를 저장하기 위해 발견했습니다 ... 그럼 내가 다시 읽고 싶어 읽기,이 시점에서 그것은해야합니다 :

이

"kind = v._v_attrs.pandas_type" 

내가 그것을 쓸 수 csv로하고 다시 읽으십시오.하지만 어리석은 것처럼 보입니다. 그것은 내가 지금하고있는 일입니다.

팬 테일로 필체를 어떻게 읽어야합니까? 팬더는 아직 사용할 수있는 dtypes의 전체 범위를 지원하지 않기 때문에

Answer 1

import tables as pt 
import pandas as pd 
import numpy as np 

# the content is junk but we don't care 
grades = np.empty((10,2), dtype=(('name', 'S20'), ('grade', 'u2'))) 

# write to a PyTables table 
handle = pt.openFile('/tmp/test_pandas.h5', 'w') 
handle.createTable('/', 'grades', grades) 
print handle.root.grades[:].dtype # it is a structured array 

# load back as a DataFrame and check types 
df = pd.DataFrame.from_records(handle.root.grades[:]) 
df.dtypes 

, 당신의 U2 (부호없는 2 바이트 정수)를 I8 (정수 8 바이트)로 종료됩니다 것을주의하고, 문자열은 객체가 될 것입니다 Numpy 배열 용.

Answer 2

이제 문서에는 using the HDF5 store에 대한 훌륭한 섹션이 포함되어 있으며 cookbook에서 논의 된 몇 가지 고급 전략이 있습니다.

In [1]: store = HDFStore('store.h5') 

In [2]: print store 
<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> 
File path: store.h5 
Empty 

In [3]: df = DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B']) 

In [4]: store['df'] = df 

In [5]: store 
<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> 
File path: store.h5 
/df   frame  (shape->[2,2]) 

그리고 HDF5/pytables에서 검색 :

지금은 비교적 간단합니다

In [6]: store['df'] # store.get('df') is an equivalent 
Out[6]: 
    A B 
0 1 2 
1 3 4 

할 수도 query within a table.