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python字典应该如何存储在pytables中?
pytables 本身不支持 python 字典 我处理它的方法是创建以下形式的数据结构 tables dict key tables StringCol itemsize 40 value tables Int32Col 请注意 我确保键
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Dictionary
pytables
有没有办法以特定顺序存储 PyTable 列?
当使用字典或类进行模式定义以调用 createTable 时 PyTable 列似乎按字母顺序排列 我的需要是建立一个特定的顺序 然后使用 numpy genfromtxt 从文本中读取和存储我的数据 我的文本文件没有像 PyTable 那
pytables
缺少可选的依赖项“表”。在熊猫 to_hdf 中
以下代码给我错误 import pandas as pd df pd DataFrame a 1 2 3 df to hdf temp h5 key df mode w 这给了我错误 缺少可选的依赖项 表 使用 pip 或 conda 安装
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pandas
pip
HDF5
pytables
存储和查询气象数据大数据集的更好方法是什么
我正在寻找一种便捷的方式来存储和查询大量气象数据 几TB 有关问题中间数据类型的更多信息 之前我一直在寻找 MongoDB 的方向 我自己之前的很多项目都使用过它 而且处理起来很舒服 但最近我发现了HDF5 http en wikipedi
MongoDB
Hadoop
HDF5
pytables
Pandas _metadata的DataFrame持久化错误
我终于弄清楚如何使用 DataFrame 中的 metadata 一切正常 除了我无法将其持久化 例如 hdf5 或 json 我知道它有效 因为我复制框架 而 metadata 属性复制到 非 metadata 属性则不然 example
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pandas
metadata
pytables
尝试在 h5py 中打开 pandas 创建的 hdf 时缺少列
这就是我的数据框的样子 第一列是一个整数 第二列是 512 个整数的单个列表 IndexID Ids 1899317 0 47715 1757 9 38994 230 12 241 12228 22861131 0 48156 154 63
pandas
HDFS
HDF5
h5py
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C 扩展中 IO 有界线程的 GIL (HDF5)
我有一个采样应用程序 它获取250 000每秒采样 将它们缓冲在内存中并最终附加到HDFStore由 提供pandas 总的来说 这很棒 但是 我有一个线程运行并不断清空数据采集设备 DAQ 并且它需要定期运行 大约一秒的偏差往往会破坏东西
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python3x
pandas
HDF5
pytables
当字符串列内容比已有内容长时,HDFStore.append(string, DataFrame) 失败
我有一个通过 HDFStore 存储的 Pandas DataFrame 它本质上存储有关我正在执行的测试运行的摘要行 每行中的几个字段包含可变长度的描述性字符串 当我进行测试运行时 我创建一个新的 DataFrame 其中包含一行 def
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DataFrame
pandas
HDF5
pytables
使用 HDF5 进行大型数组存储(而不是平面二进制文件)是否具有分析速度或内存使用优势?
我正在处理大型 3D 数组 我经常需要以各种方式对其进行切片以进行各种数据分析 典型的 立方体 可以约为 100GB 并且将来可能会变得更大 看来Python中大型数据集的典型推荐文件格式是使用HDF5 h5py或pytables 我的问题
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NumPy
HDF5
pytables
h5py
使用 odo 将具有多个数据集的巨大 h5 文件合并为一个
我有许多大型 13GB 大小 h5 文件 每个 h5 文件都有两个用 pandas 创建的数据集 df to hdf name of file to save key 1 table True df to hdf name of file
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pandas
HDF5
pytables
无法重新安装 Python 2.7 的 PyTables
除了 2 7 之外 我还安装了 Python 2 7 当再次安装 PyTables 2 7 时 我收到此错误 发现已安装 numpy 1 5 1 软件包 错误 找不到本地 HDF5 安装 您可能需要明确说明本地 HDF5 标头和 可以通过设
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HDF5
pytables
使用另一个 pandas DataFrame 更新存储在 Pytable 中的 pandas DataFrame
我正在尝试创建一个函数 用 pandas DataFrame 中的新数据更新我存储在 PyTable 中的 pandas DataFrame 我想检查 PyTable 中是否缺少特定 DatetimeIndexes 的某些数据 值为 NaN
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pandas
HDF5
pytables
DataFrame
PerformanceWarning - Pandas 和 Pytables,我可以解决这个问题吗?
我收到以下性能警告 PerformanceWarning your performance may suffer as PyTables will pickle object types that it cannot map directl
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performance
pandas
pytables
在 PyTables 中,如何创建可变长度的嵌套数组?
我正在使用 PyTables 2 2 1 w Python 2 6 我想创建一个包含可变长度嵌套数组的表 我搜索了 PyTables 文档和教程示例 PyTables 教程 3 8 http www pytables org docs ma
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pytables
`pip install table` 失败并出现错误:: 找不到本地 HDF5 安装
以下是我尝试在 Mac OSX 上安装 PyTables 时收到的详细错误消息 calvin pip install tables Downloading unpacking tables Downloading tables 2 4 0
HDF5
pytables
将字典保存到文件(numpy 和 Python 2/3 友好)
我想在Python中进行分层键值存储 这基本上可以归结为将字典存储到文件中 我指的是任何类型的字典结构 可能包含其他字典 numpy 数组 可序列化的 Python 对象等等 不仅如此 我希望它能够存储经过空间优化的 numpy 数组 并在
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python3x
NumPy
HDF5
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使用属性从 H5 文件中过滤 HDF 数据集
我有一个包含多个组和数据集的 h5 文件 每个数据集都有关联的属性 我想根据与其关联的相应属性查找 过滤此 h5 文件中的数据集 Example dataset1 cloudy attribute dataset2 rainy attrib
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HDF5
h5py
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hdfql
pytables 的写入速度比 h5py 快得多。为什么?
我注意到 如果我使用 h5py 库而不是 pytables 库 则编写 h5 文件需要更长的时间 是什么原因 当之前已知数组的形状时也是如此 此外 我使用相同的块大小并且没有压缩过滤器 以下脚本 import h5py import tab
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h5py
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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
HDF5
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pandas pytables 附加:性能和文件大小的增加
我有500多个PyTables每个存储大约包含 300Mb 的数据 我想使用 pandas 将这些文件合并到一个大商店中append如下面的代码所示 def merge hdfs file list merged store for fil
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