पंडेस में पित्टेबल्स टेबल डेटाफ्रेम

Question

एक पांडस डेटाफ्रेम में सीएसवी को पढ़ने के तरीके के बारे में बहुत सारी जानकारी, लेकिन मेरे पास जो कुछ है वह एक pyTable तालिका है और एक पांडा डेटाफ्रेम चाहता है।

मैं अपने पांडा DataFrame को pytables स्टोर करने के लिए मिल गया है ... तो पढ़ मैं इसे वापस पढ़ना चाहते हैं, इस बिंदु पर यह करना होगा:

"kind = v._v_attrs.pandas_type" 

मैं इसे बाहर लिख सकता है सीएसवी के रूप में और इसे फिर से पढ़ा लेकिन यह मूर्खतापूर्ण लगता है। यह मैं अभी के लिए कर रहा हूँ।

मुझे पांडा में पाइटेबल ऑब्जेक्ट्स को कैसे पढ़ा जाना चाहिए? ,

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 

खबरदार है कि आपके U2 (अहस्ताक्षरित 2-बाइट पूर्णांक) एक i8 (पूर्णांक 8 बाइट) के रूप में खत्म हो जाएगा, और तार वस्तुओं होगा, क्योंकि पांडा अभी तक जो उपलब्ध हैं dtypes की पूरी रेंज का समर्थन नहीं करता बेवकूफ सरणी के लिए।

Answer 2

दस्तावेज़ों में अब using the HDF5 store पर एक उत्कृष्ट अनुभाग शामिल है और cookbook में कुछ और उन्नत रणनीतियां चर्चा की गई हैं।

अब यह अपेक्षाकृत सीधा है:

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]) 

और HDF5/pytables से पुनः प्राप्त करने के:

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

तुम भी query within a table कर सकते हैं।