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我正在尝试读取 hdf 文件，但没有显示任何组。我使用表和 h5py 尝试了几种不同的方法，但都无法显示文件中的组。我检查了文件是“分层数据格式（版本 5）数据”（请参阅​​更新）。文件信息在这里供参考。

示例数据可以在这里找到

import h5py
import tables as tb

hdffile = "TRMM_LIS_SC.04.1_2010.260.73132"

使用 h5py：

f = h5py.File(hdffile,'w')
print(f)

输出：

< HDF5 file "TRMM_LIS_SC.04.1_2010.260.73132" (mode r+) >
[]

使用表格：

fi=tb.openFile(hdffile,'r')
print(fi)

输出：

TRMM_LIS_SC.04.1_2010.260.73132 (File) ''
Last modif.: 'Wed Aug 10 18:41:44 2016'
Object Tree:
/ (RootGroup) ''

Closing remaining open files:TRMM_LIS_SC.04.1_2010.260.73132...done

更新

h5py.File(hdffile,'w') overwrote the file and emptied it.

现在我的问题是如何将 hdf 版本 4 文件读入 python，因为 h5py 和表都不起作用？

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3 回答 3

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文件有多大？我认为这样做h5py.File(hdffile,'w')会覆盖它，所以它是空的。用于h5py.File(hdffile,'r')阅读。

我没有足够的业力来回复@Luke H 的回答，但将其读入 pandas 可能不是一个好主意。Pandas hdf5 使用 pytables，这是一种使用 hdf5 的“自以为是”的方式。这意味着它存储了额外的元数据（例如索引）。因此，如果文件是用 pytables 制作的，我只会使用 pytables 来读取文件。

于 2016-08-10T18:58:57.070 回答
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更新：

我建议您首先将HDF 版本 4 文件转换为 HDF5 / h5 文件，因为所有现代库/模块都使用 HDF 版本 5...

旧答案：

试试这种方式：

store = pd.HDFStore(filename)
print(store)

这应该会打印出有关 HDF 文件的详细信息，包括存储的密钥、存储的 DF 的长度等。

演示：

In [18]: fn = r'C:\Temp\a.h5'

In [19]: store = pd.HDFStore(fn)

In [20]: print(store)
<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: C:\Temp\a.h5
/df_dc               frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->3,indexers->[index],dc->[a,b,c])
/df_no_dc            frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->3,indexers->[index])

现在您可以使用上面输出中的键读取数据帧：

In [21]: df = store.select('df_dc')

In [22]: df
Out[22]:
    a   b   c
0  92  80  86
1  27  49  62
2  55  64  60
3  31  66   3
4  37  75  81
5  49  69  87
6  59   0  87
7  69  91  39
8  93  75  31
9  21  15   7
于 2016-08-10T19:17:52.753 回答
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尝试使用熊猫：

import pandas as pd
f = pd.read_hdf(C:/path/to/file)

请参阅此处的 Pandas HDF 文档。

这应该将任何 hdf 文件作为数据帧读取，然后您可以对其进行操作。

于 2016-08-10T18:58:25.017 回答