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我正在将大量 http 日志 (80GB+) 导入 Pandas HDFStore 进行统计处理。即使在单个导入文件中,我也需要在加载内容时对其进行批处理。到目前为止,我的策略是将解析的行读入 DataFrame,然后将 DataFrame 存储到 HDFStore。我的目标是让索引键对于 DataStore 中的单个键是唯一的,但每个 DataFrame 都会重新启动它自己的索引值。我原以为 HDFStore.append() 会有某种机制告诉它忽略 DataFrame 索引值并继续添加到我的 HDFStore 键的现有索引值但似乎无法找到它。如何在让 HDFStore 增加其现有索引值的同时导入 DataFrames 并忽略其中包含的索引值?下面的示例代码每 10 行批处理一次。实物自然要大一些。
if hd_file_name:
"""
HDF5 output file specified.
"""
hdf_output = pd.HDFStore(hd_file_name, complib='blosc')
print hdf_output
columns = ['source', 'ip', 'unknown', 'user', 'timestamp', 'http_verb', 'path', 'protocol', 'http_result',
'response_size', 'referrer', 'user_agent', 'response_time']
source_name = str(log_file.name.rsplit('/')[-1]) # HDF5 Tables don't play nice with unicode so explicit str(). :(
batch = []
for count, line in enumerate(log_file,1):
data = parse_line(line, rejected_output = reject_output)
# Add our source file name to the beginning.
data.insert(0, source_name )
batch.append(data)
if not (count % 10):
df = pd.DataFrame( batch, columns = columns )
hdf_output.append(KEY_NAME, df)
batch = []
if (count % 10):
df = pd.DataFrame( batch, columns = columns )
hdf_output.append(KEY_NAME, df)
最佳答案
你可以这样做。唯一的诀窍是第一次存储表不存在,因此 get_storer
将引发。
import pandas as pd
import numpy as np
import os
files = ['test1.csv','test2.csv']
for f in files:
pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),columns=list('AB')).to_csv(f)
path = 'test.h5'
if os.path.exists(path):
os.remove(path)
with pd.get_store(path) as store:
for f in files:
df = pd.read_csv(f,index_col=0)
try:
nrows = store.get_storer('foo').nrows
except:
nrows = 0
df.index = pd.Series(df.index) + nrows
store.append('foo',df)
In [10]: pd.read_hdf('test.h5','foo')
Out[10]:
A B
0 0.772017 0.153381
1 0.304131 0.368573
2 0.995465 0.799655
3 -0.326959 0.923280
4 -0.808376 0.449645
5 -1.336166 0.236968
6 -0.593523 -0.359080
7 -0.098482 0.037183
8 0.315627 -1.027162
9 -1.084545 -1.922288
10 0.412407 -0.270916
11 1.835381 -0.737411
12 -0.607571 0.507790
13 0.043509 -0.294086
14 -0.465210 0.880798
15 1.181344 0.354411
16 0.501892 -0.358361
17 0.633256 0.419397
18 0.932354 -0.603932
19 -0.341135 2.453220
您实际上不一定需要全局唯一索引(除非您想要一个),因为 HDFStore
(通过 PyTables
)通过对行进行唯一编号来提供一个索引。您可以随时添加这些选择参数。
In [11]: pd.read_hdf('test.h5','foo',start=12,stop=15)
Out[11]:
A B
12 -0.607571 0.507790
13 0.043509 -0.294086
14 -0.465210 0.880798
关于python - 如何将大量数据附加到 Pandas HDFStore 并获得自然的唯一索引?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16997048/
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