python - 从 Pandas Dataframe 写入格式化的二进制文件

Question

我见过一些用 Python 将格式化的二进制文件读取到 Pandas 的方法，也就是说，我正在使用这段代码，该代码使用 NumPy 从文件中读取，该文件格式化为使用 dtype 给定的结构。

import numpy as np
import pandas as pd

input_file_name = 'test.hst'

input_file = open(input_file_name, 'rb')
header = input_file.read(96)

dt_header = np.dtype([('version', 'i4'),
                      ('copyright', 'S64'),
                      ('symbol', 'S12'),
                      ('period', 'i4'),
                      ('digits', 'i4'),
                      ('timesign', 'i4'),
                      ('last_sync', 'i4')])

header = np.fromstring(header, dt_header)

dt_records = np.dtype([('ctm', 'i4'),
                       ('open', 'f8'),
                       ('low', 'f8'),
                       ('high', 'f8'),
                       ('close', 'f8'),
                       ('volume', 'f8')])
records = np.fromfile(input_file, dt_records)

input_file.close()

df_records = pd.DataFrame(records)
# Now, do some changes in the individual values of df_records
# and then write it back to a binary file

现在，我的问题是如何将其写回新文件。我在 NumPy 中找不到任何函数(也不在 Pandas 中)允许我准确指定要在每个要写入的字段中使用的字节。

Answer 1

Pandas 现在提供 a wide variety of formats比 tofile() 更稳定。 tofile() 最适用于快速文件存储，您不希望文件在数据可能具有不同字节顺序(大端/小端)的不同机器上使用。

Format Type Data Description     Reader         Writer
text        CSV                  read_csv       to_csv
text        JSON                 read_json      to_json
text        HTML                 read_html      to_html
text        Local clipboard      read_clipboard to_clipboard
binary      MS Excel             read_excel     to_excel
binary      HDF5 Format          read_hdf       to_hdf
binary      Feather Format       read_feather   to_feather
binary      Parquet Format       read_parquet   to_parquet
binary      Msgpack              read_msgpack   to_msgpack
binary      Stata                read_stata     to_stata
binary      SAS                  read_sas    
binary      Python Pickle Format read_pickle    to_pickle
SQL         SQL                  read_sql       to_sql
SQL         Google Big Query     read_gbq       to_gbq

对于中小型文件，我更喜欢 CSV，因为格式正确的 CSV 可以存储任意字符串数据，人类可读，并且在实现前两个目标的同时与任何格式一样简单。

我曾经使用过 HDF5，但如果我在亚马逊上，我会考虑使用 parquet。

使用示例 to_hdf :

df.to_hdf('tmp.hdf','df', mode='w')
df2 = pd.read_hdf('tmp.hdf','df')

我不再喜欢 HDF5 格式。由于它是fairly complex，因此它对长期归档具有严重的风险。 .它有 150 页的规范，只有一个 300,000 行 C 实现。

相比之下，只要您专门使用 Python 工作，pickle format claims long term stability :

The pickle serialization format is guaranteed to be backwardscompatible across Python releases provided a compatible pickleprotocol is chosen and pickling and unpickling code deals with Python2 to Python 3 type differences if your data is crossing that uniquebreaking change language boundary.

但是，pickles 允许任意代码执行，因此应谨慎处理来历不明的 pickle。