pytables

0熱度

1回答

假設我有一個塊稀疏的DataFrame。通過這個，我的意思是有一組行具有不相交的非空列集合。存儲這個巨大的表格會在值中使用更多的內存（nan填充），並且將表格拆分爲行將創建大型索引（至少在保存到磁盤時似乎是這樣的......如果存在，我不是100％清除是應該進行的一些有效的MultiIndexing）。通常，我將塊存儲爲字典或列表中的單獨DataFrame（刪除nan列）並創建一個與DataFr

2熱度

1回答

在pandas上過濾pytables表import

我有一個用pytables創建的數據集，我嘗試導入到一個pandas數據框中。我無法將where過濾器應用於read_hdf步驟。我對大熊貓 '0.12.0' 我的樣品pytables數據： import tables import pandas as pd import numpy as np class BranchFlow(tables.IsDescription): br

2熱度

2回答

使用PyTables和HDF5進行Python單元測試

使用文件IO進行單元測試的正確方法是什麼，尤其是涉及到PyTables和HDF5時？我的應用程序圍繞着從hdf5文件存儲和檢索python數據而發展。到目前爲止，我只是在單元測試中自己寫hdf5文件並加載它們進行比較。問題是我當然不能確定其他人是否運行測試，他有權將文件寫入硬盤。（當我想使用Jenkins這樣的自動化測試框架時，這可能會變得更糟，但我還沒有檢查過）。什麼是處理這些情況的正確方

1熱度

1回答

pytables。使用f.get_node（）訪問節點的警告

我正在使用python並使用pytables來讀取h5 file。所以基本上我在做什麼是這樣的： f = t.open_file(file, mode='r') root = f.root obj = f.get_node(root, 'density_100m') 的問題是，我得到一個警告，訪問get_node時： DataTypeWarning: Unsupported type f

3熱度

1回答

將幾個hdf5文件合併到一個pytable中

我有幾個hdf5文件，每個文件具有相同的結構。我想通過某種方式合併hdf5文件來創建一個pytable。我的意思是，如果file1中的數組的大小爲x，而file2中的數組的大小爲y，那麼pytable中的結果數組的大小將爲x + y，包含file1中的所有條目，然後全部來自file2的條目。

2熱度

1回答

熊貓HDF5選擇與在非天然命名的列

在我不斷的異國大熊貓/ HDF5問題大禮包，我遇到了以下：我有一系列NB非天然命名的列（作者：因爲一很好的理由，負數爲「系統」 IDS等），通常不給的問題： fact_hdf.select('store_0_0', columns=['o', 'a-6', 'm-13']) 然而，我的select語句不爭先恐後它： >>> fact_hdf.select('store_0_0', colum

1熱度

2回答

將數組放入表列

我試圖將信息存儲在pytables子類中。我有我的課記錄和子類數據。 Data的每一行都會有很多行。我不想在row.append（）中使用循環，因爲它看起來會非常慢。我可以創建一個數組並將其放入Data.v列嗎？怎麼樣？ import tables as tbs import numpy as np class Record(tbs.IsDescription): filename

2熱度

1回答

如何在一個熊貓HDStore中訪問索引（pyTables）

我有一個帶有多索引的大型HDFStore。我如何獲得一個指數水平？我看到我可以像這樣訪問colindex： store._handle.root.data.table.colindexes 但是還沒有得到列索引之一的列表。

0熱度

1回答

獲取有關pytables元數據的信息

是否有任何方法來遍歷表元對象的字段？（不是表本身，我需要做一些初步分析，甚至在表甚至實例化之前）我對Python中的元類並不熟悉，所以這對我來說是神祕的東西。 class Particle(IsDescription): name = StringCol(16, pos=1) # 16-character String lati = IntCol(pos=2) # i

0熱度

1回答

pytables：如何用二進制數據填充錶行

我有一堆N字節塊的二進制數據，其中每個塊恰好對應於PyTables表的一行。現在我正在將每個塊解析爲字段，將它們寫入錶行中的各個字段，並將它們附加到表中。但是，這似乎有點傻，因爲PyTables要將我的結構化數據轉換回平面二進制格式以包含在HDF5文件中。如果我需要優化執行此操作所需的CPU時間（我的數據大量突發），是否有更高效的方式將數據直接加載到PyTable中？