HDF5是一条目压缩比力高的文件格局,python也可以便利的实现写入和读取.
本文采纳pandas来实现读取写入.
工具/原料
- python3 + win7情况
- 利用pandas库实现读写.
方式/步骤
- 1
采用如下代码进行写入.
本例子先将csv文件别离读出, 然后写入一个H5文件傍边. 对外只有一个H5文件,
内部,现实可装入多个csv文件.
import pandas as pd
import os
# 建立hdf文件
h5_store = pd.HDFStore('data.h5', mode='w')
for i in range(1,3):
path = 'c:\{}.csv'.format(i)
df = pd.read_csv(path, encoding='gb18030')
# 存储数据到hdf
h5_store['data'+str(i)] = df
# 封闭hdf文件
h5_store.close()
- 2
因为 csv文件包罗汉字,是以可以经由过程encoding='gb18030' 来实现对汉字的显示.
df = pd.read_csv(path, encoding='gb18030')
#把数据存入df. 便利后续处置!
print(df)
- 3
# 建立hdf文件
h5_store = pd.HDFStore('data.h5', mode='w') #HDFStore采用写的体例建立
h5_store['data'+str(i)] = df # 存储数据到hdf
# 利用完要封闭hdf文件
h5_store.close()
- 4
写入后再经由过程 h5_store.get 读出并显示!
h5_store = pd.HDFStore('data.h5', mode='r')
print(h5_store.keys())
print(h5_store.get('data1'))
h5_store.close()
- 5
#读体例打开
h5_store = pd.HDFStore('data.h5', mode='r')
#列出keys 里面有几个数据块
h5_store.keys()
#输出data1数据块内容
h5_store.get('data1')
注重事项
- h5_store的 keys get要注重用法 这是pandas挪用hdf5的用法
- mode='r' mode=w' 要设对
- read_csv 有汉字要用 encoding='gb18030'
