如何向作为组存储在 HDF5 文件中的 pandas 数据帧添加属性？

我创建了一个多维 pandas 数据框，如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd
iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']]
mindex = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=mindex)
store = pd.HDFStore("df.h5")
store["df"] = df
store.close()

我想添加属性df存储在 HDFStore 中。我怎样才能做到这一点？好像没有文档 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#hdfstore-pytables-hdf5关于属性以及用于存储属性的组df与 HDF5 组的类型不同h5py模块：

type(list(store.groups())[0])
Out[24]: tables.group.Group

似乎是 pytables 组，只有这个涉及其他类型属性的私有成员函数：

__setattr__(self, name, value)
 |      Set a Python attribute called name with the given value.

我想要的是简单地存储一堆具有多维索引的 DataFrame，这些索引以结构化方式由属性“标记”，以便我可以比较它们并根据这些属性对它们进行子选择。

基本上 HDF5 的用途是用于 pandas 的 + multidim DataFrames。

有这样的问题this one https://stackoverflow.com/questions/33451926/read-hdf5-file-to-pandas-dataframe-with-conditions，它们处理使用 pandas 以外的其他读取器读取 HDF5 文件，但它们都有带有一维索引的 DataFrame，这使得简单地转储 numpy ndarrays 并另外存储索引变得很容易。

到目前为止我还没有得到任何答案，这就是我使用这两种方法设法做到的pandas和h5py模块：pandas用于存储和读取多维DataFrame，并且h5py存储和读取 HDF5 组的属性：

import numpy as np
import pandas as pd
import h5py

# Create a random multidim DataFrame
iterables = [['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']]
mindex = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=mindex)

pdStore = pd.HDFStore("df.h5")
h5pyFile = h5py.File("df.h5")

# Dumping the data and storing the attributes
pdStore["df"] = df
h5pyFile["/df"].attrs["number"] = 1

# Reading the data conditionally based on stored attributes.
dfg = h5pyFile["/df"]
readDf = pd.DataFrame()
if dfg.attrs["number"] == 1:
    readDf = pdStore["/df"]

print (readDf - df)
h5pyFile.close()
pdStore.close()

我仍然不知道两者都拥有是否有任何问题h5py and pandas处理.h5同时归档。