Python（pandas）：使用多索引将数据帧存储在hdf5中

我需要使用具有多索引的大尺寸数据框，因此我尝试创建一个数据框来学习如何将其存储在 hdf5 文件中。 数据框是这样的：（前2列有多重索引）

Symbol    Date          0

C         2014-07-21    4792
B         2014-07-21    4492
A         2014-07-21    5681
B         2014-07-21    8310
A         2014-07-21    1197
C         2014-07-21    4722
          2014-07-21    7695
          2014-07-21    1774

我正在使用 pandas.to_hdf 但当我尝试选择组中的数据时，它会创建一个“固定格式存储”：

store.select('table','Symbol == "A"')

它返回一些错误，主要问题是这个

TypeError: cannot pass a where specification when reading from a Fixed format store. this store must be selected in its entirety

然后我尝试像这样附加 DataFrame：

store.append('ts1',timedata)

这应该创建一个表，但这给了我另一个错误：

TypeError: [unicode] is not implemented as a table column

因此，我需要代码将数据帧存储在 hdf5 格式的表中，并从单个索引中选择数据（为此目的，我找到了以下代码：store.select('timedata','Symbol == "A"') )

这是一个例子

In [8]: pd.__version__
Out[8]: '0.14.1'

In [9]: np.__version__
Out[9]: '1.8.1'

In [10]: import sys

In [11]: sys.version
Out[11]: '2.7.3 (default, Jan  7 2013, 09:17:50) \n[GCC 4.4.5]'

In [4]: df = DataFrame(np.arange(9).reshape(9,-1),index=pd.MultiIndex.from_product([list('abc'),date_range('20140721',periods=3)],names=['symbol','date']),columns=['value'])

In [5]: df
Out[5]: 
                   value
symbol date             
a      2014-07-21      0
       2014-07-22      1
       2014-07-23      2
b      2014-07-21      3
       2014-07-22      4
       2014-07-23      5
c      2014-07-21      6
       2014-07-22      7
       2014-07-23      8

In [6]: df.to_hdf('test.h5','df',mode='w',format='table')

In [7]: pd.read_hdf('test.h5','df',where='date=20140722')
Out[7]: 
                   value
symbol date             
a      2014-07-22      1
b      2014-07-22      4
c      2014-07-22      7

In [12]: pd.read_hdf('test.h5','df',where='symbol="a"')
Out[12]: 
                   value
symbol date             
a      2014-07-21      0
       2014-07-22      1
       2014-07-23      2