python – 使用pandas返回hdf文件中所有数据集的列表
发布时间:2020-11-18 02:09:37 所属栏目:Python 来源:互联网
导读:这可能是一个愚蠢的问题,但我还没有在熊猫文档或其他地方找到答案.在 here之前已经提出了同样的问题.但唯一的答案是看看大熊猫文档,正如我所说的那样,没有提供这个问题的答案. 我希望能够构建一个包含多个数据集的hdf文件.一旦关闭了这个hdf,我希望能够列出其
这可能是一个愚蠢的问题,但我还没有在熊猫文档或其他地方找到答案.在 here之前已经提出了同样的问题.但唯一的答案是看看大熊猫文档,正如我所说的那样,没有提供这个问题的答案. 我希望能够构建一个包含多个数据集的hdf文件.一旦关闭了这个hdf,我希望能够列出其中包含的每个数据集.例如: import pandas as pd import numpy as np store = pd.HDFStore('test.h5') df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=list('AB') df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10,columns=list('AB') store['df1'] = df1 store['df2'] = df2 print(store) 返回: <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> File path: test.h5 /df1 frame (shape->[10,2]) /df2 frame (shape->[10,2]) 但是,如果使用store.close()关闭hdf,然后尝试使用pd.read_hdf()读取它,则会返回以下错误: ValueError: key must be provided when HDF contains multiple datasets. 有没有办法返回所有这些数据集的列表? 在此先感谢您的帮助! 解决方法就在这里.store = pd.HDFStore('test.h5') print(store) <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'> File path: test.h5 /df1 frame (shape->[10,2]) (编辑:岳阳站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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