将多个 hdf5 文件合并到一个 pytable 中

我有一些hdf5文件，每个文件都具有相同的结构。我想创建一个pytable通过某种方式合并它们hdf5 files.

我的意思是，如果 file1 中的数组的大小为 x，而 file2 中的数组的大小为 y，则结果数组pytable大小为 x+y，首先包含 file1 中的所有条目，然后包含 file2 中的所有条目。

您想要如何执行此操作稍微取决于您拥有的数据类型。数组和 CArray 具有静态大小，因此您需要预先分配数据空间。因此你会做类似下面的事情：

import tables as tb
file1 = tb.open_file('/path/to/file1', 'r')
file2 = tb.open_file('/path/to/file2', 'r')
file3 = tb.open_file('/path/to/file3', 'r')
x = file1.root.x
y = file2.root.y

z = file3.create_array('/', 'z', atom=x.atom, shape=(x.nrows + y.nrows,))
z[:x.nrows] = x[:]
z[x.nrows:] = y[:]

但是，EArray 和表是可扩展的。因此，您不需要预先分配大小，可以使用 copy_node() 和append() 来代替。

import tables as tb
file1 = tb.open_file('/path/to/file1', 'r')
file2 = tb.open_file('/path/to/file2', 'r')
file3 = tb.open_file('/path/to/file3', 'r')
x = file1.root.x
y = file2.root.y

z = file1.copy_node('/', name='x', newparent=file3.root, newname='z')
z.append(y)