用于处理极大分层数据集的Python库。
使用 pytables 或 pandas 删除表或节点后释放 hdf5 磁盘内存
我正在将 HDFStore 与 pandas / pytables 一起使用。 删除表或对象后，hdf5 文件大小不受影响。当添加额外的对象来存储时，似乎这个空间会被重用，...
我正在尝试覆盖 hdf5 文件中的 pandas 数据帧。每次执行此操作时，文件大小都会增大，而存储的帧内容相同。如果我使用 mode='w' 我会丢失所有其他记录。 这是……
以下代码给我错误。 将 pandas 导入为 pd df = pd.DataFrame({'a': [1,2,3]}) df.to_hdf('temp.h5', key='df', mode='w') 这给了我错误。 缺少可选依赖项“表”...
我应该在 HDF Store 中创建一个带有索引的大框架还是许多组？
我每天有大约 150 万行的时间序列、一个 4 维索引和 2 列。到目前为止，我已将所有这些内容放入一个 DataFrame 中，并推入 HDFStore 中的单个组中。
我正在尝试在 M1 Mac 上安装 pytables（使用自制软件安装 MacOS 12.6.1、python 3.11 和 hdf5 1.12.2）。按照 https://stackoverflow.com/a/74276925 中的建议，我执行了以下操作： 点
我使用 h5py 和表格成功读取了从 MSC/Nastran 生成的 hdf5 文件。现在我正在尝试对 Simcenter/Nastran 生成的文件执行相同的操作，但我遇到了麻烦，因为...
将收集的 PyTables 库添加到 PyInstaller SPEC 文件
我正在使用 PyInstaller 构建包含 PyTables 的 python 脚本的可执行文件。 由于我已更新到最新版本，因此构建可执行文件失败。错误如下： 错误：运行时错误：...
使用 warnings.filterwarnings() 过滤 PyTables PerformanceWarning 失败
此网站上有许多答案，详细说明了如何忽略 python 中的特定警告（按类别或通过提供正则表达式来匹配警告消息）。 然而，这些都没有......
使用 python 3.11 安装 PyTables 在 macOS M1 上失败
$ python -m pip 安装表 停止于 错误：编译 Cython 文件 环境 （我位于使用 pyenv 创建的虚拟环境中。） atm 只安装了很少的软件包 套餐版本 --...
在 M1 Mac 上找不到 PyTables 的 HDF5 安装
在 M1 Mac、macOS Monterey 12.4、Python 3.10.3 上运行 pip 安装表 收集表 使用缓存表-3.7.0.tar.gz (8.2 MB) 安装构建依赖项...完成 获取需求...
我正在努力在HDF5表中实现相对较大的时间序列数据集（不断增长的5,000,000）。我需要一种每天删除一次重复运行的方法。作为我的...
将两个NumPy数组合并为一个结构化数组以附加到PyTables表中
我有两个非结构化的NumPy数组a和b，分别具有形状（N，）和（N，256，2）以及dtype np.float。我希望将它们组合成形状（N，）和dtype [（'...
我有一个巨大的h5文件，需要将每个数据集提取到一个单独的csv文件中。模式类似于/ Genotypes / GroupN / SubGroupN /具有“ N”个组和“ N”个子组的调用。我已经创建了...
这是我的数据框的外观。第一列是单个int。第二列是512个整数的单个列表。 IndexID ID 1899317 [0，47715，1757，9，38994，230，12，241，12228 ... 22861131 ...
用于保存和处理大张量的高效HDF5 / PyTables布局
我正在尝试为我的用例（一个研究项目）找到最佳的数据布局。这不是我的专长，因此尽管我可以清楚地说出我想要的东西，以及我认为可行的东西，但我还是在努力引导...
我有两个巨大的hdf5文件，每个文件都有一个ID索引，每个文件包含有关每个ID的不同信息。我已经读入一个小的蒙版数据集（数据），仅使用少数几个...
我目前有一个.h5文件，其中的表由三列组成：一个64字符的文本列，一个与文本源有关的UInt32列和一个UInt32列，它是...的xxhash。 >
ImportError：缺少可选的依赖项'表'。使用pip或conda安装表格
我是使用Python打包pandas的初学者。我想使用此命令读取h5文件。将熊猫作为pd导入pd.read_hdf（'file.h5'，'data'）但是，我收到此错误消息〜\ Anaconda3 \ ...
将通过pandas / pytables编写的大型hdf5数据集转换为vaex
我有一个非常大的数据集，我通过追加将其大块写入hdf5，如下所示：使用pd.HDFStore（self.train_store_path）作为train_store：用于tqdm（filepaths）中的文件路径：具有open（filepath，'rb'...