您选择了一个表面上看起来很简单,但实际上在幕后相当复杂的例子。这最终存储了 3 个不同的数据块(每个 dtype 1 个),并且每个存储和索引以及数据。
您存储的对象是我所说的Storer
格式,这意味着 numpy 数组是一次写入的,因此一旦写入它们就无法更改。请参阅此处的文档:http: //pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/io.html#hdf5-pytables
PyTables 文档在这里:http ://pytables.github.io/usersguide/libref/declarative_classes.html#the-atom-class-and-its-descendants
不幸的是,这些字符串以这种特殊的存储格式存储为 python 泡菜,所以我不知道你是否可以跨平台解码它们。
您将更轻松地阅读Table
对象,该对象使用更基本的类型存储,易于导出(例如,文档中有一节关于导出到 R)。
尝试阅读这种格式:
In [2]: df = DataFrame({0: [1,2,3], 1: ["a", "b", "c"], 2: [1.5, 2.5, 3.5]})
In [4]: h = pd.HDFStore('tmp.h5')
In [6]: h.put('df',df, table=True)
In [7]: h.close()
使用 PyTablesptdump -avd tmp.h5
实用程序,这会产生以下结果。如果您正在阅读 < PyTables 3.0.0(刚刚发布)或 py3(我们将在 0.11.1 中支持)。然后字符串都是 utf-8 编码的,写成字节。在(PyTables 3.0.0,)之前,我相信字符串被写为 ascii。
/ (RootGroup) ''
/._v_attrs (AttributeSet), 4 attributes:
[CLASS := 'GROUP',
PYTABLES_FORMAT_VERSION := '2.0',
TITLE := '',
VERSION := '1.0']
/df (Group) ''
/df._v_attrs (AttributeSet), 12 attributes:
[CLASS := 'GROUP',
TITLE := '',
VERSION := '1.0',
data_columns := [],
index_cols := [(0, 'index')],
levels := 1,
nan_rep := b'nan',
non_index_axes := b"(lp1\n(I1\n(lp2\ncnumpy.core.multiarray\nscalar\np3\n(cnumpy\ndtype\np4\n(S'i8'\nI0\nI1\ntRp5\n(I3\nS'<'\nNNNI-1\nI-1\nI0\ntbS'\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\ntRp6\nag3\n(g5\nS'\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\ntRp7\nag3\n(g5\nS'\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\ntRp8\natp9\na.",
pandas_type := b'frame_table',
pandas_version := b'0.10.1',
table_type := b'appendable_frame',
values_cols := ['values_block_0', 'values_block_1', 'values_block_2']]
/df/table (Table(3,)) ''
description := {
"index": Int64Col(shape=(), dflt=0, pos=0),
"values_block_0": Float64Col(shape=(1,), dflt=0.0, pos=1),
"values_block_1": Int64Col(shape=(1,), dflt=0, pos=2),
"values_block_2": StringCol(itemsize=1, shape=(1,), dflt=b'', pos=3)}
byteorder := 'little'
chunkshape := (2621,)
autoindex := True
colindexes := {
"index": Index(6, medium, shuffle, zlib(1)).is_csi=False}
/df/table._v_attrs (AttributeSet), 19 attributes:
[CLASS := 'TABLE',
FIELD_0_FILL := 0,
FIELD_0_NAME := 'index',
FIELD_1_FILL := 0.0,
FIELD_1_NAME := 'values_block_0',
FIELD_2_FILL := 0,
FIELD_2_NAME := 'values_block_1',
FIELD_3_FILL := b'',
FIELD_3_NAME := 'values_block_2',
NROWS := 3,
TITLE := '',
VERSION := '2.6',
index_kind := b'integer',
values_block_0_dtype := b'float64',
values_block_0_kind := b"(lp1\ncnumpy.core.multiarray\nscalar\np2\n(cnumpy\ndtype\np3\n(S'i8'\nI0\nI1\ntRp4\n(I3\nS'<'\nNNNI-1\nI-1\nI0\ntbS'\\x02\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\ntRp5\na.",
values_block_1_dtype := b'int64',
values_block_1_kind := b"(lp1\ncnumpy.core.multiarray\nscalar\np2\n(cnumpy\ndtype\np3\n(S'i8'\nI0\nI1\ntRp4\n(I3\nS'<'\nNNNI-1\nI-1\nI0\ntbS'\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\ntRp5\na.",
values_block_2_dtype := b'string8',
values_block_2_kind := b"(lp1\ncnumpy.core.multiarray\nscalar\np2\n(cnumpy\ndtype\np3\n(S'i8'\nI0\nI1\ntRp4\n(I3\nS'<'\nNNNI-1\nI-1\nI0\ntbS'\\x01\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00\\x00'\ntRp5\na."]
Data dump:
[0] (0, [1.5], [1], [b'a'])
[1] (1, [2.5], [2], [b'b'])
[2] (2, [3.5], [3], [b'c'])
可能最好离线与我联系以进一步讨论。