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我正在尝试用 pandas 打开一个无组的 hdf5 文件:
import pandas as pd
foo = pd.read_hdf('foo.hdf5')
但是我得到一个错误:
TypeError: cannot create a storer if the object is not existing nor a value are passed
我尝试通过分配一个 key
来解决这个问题:
foo = pd.read_hdf('foo.hdf5','key')
如果 key
是一个组,但该文件没有组,而是最高 hdf 结构中的多个数据集,则该方法有效。即工作文件的结构是:Groups --> Datasets,而不工作文件的结构是:Datasets。使用 h5py 打开它们时两者都工作正常,我将在其中使用:
f = h5py.File('foo.hdf5','r')
和
dset = f['dataset']
查看数据集。任何想法如何在 Pandas 中阅读这个?
最佳答案
我认为您对不同的术语感到困惑 - Pandas 的 HDF 存储 key
是完整路径,即 Group + DataSet_name
...
演示:
In [67]: store = pd.HDFStore(r'D:\temp\.data\hdf\test.h5')
In [68]: store.append('dataset1', df)
In [69]: store.append('/group1/sub_group1/dataset2', df)
In [70]: store.groups
Out[70]:
<bound method HDFStore.groups of <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: D:\temp\.data\hdf\test.h5
/dataset1 frame_table (typ->appendable,nrows->9,ncols->2,indexers->[index])
/group1/sub_group1/dataset2 frame_table (typ->appendable,nrows->9,ncols->2,indexers->[index])>
In [71]: store.items
Out[71]:
<bound method HDFStore.items of <class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: D:\temp\.data\hdf\test.h5
/dataset1 frame_table (typ->appendable,nrows->9,ncols->2,indexers->[index])
/group1/sub_group1/dataset2 frame_table (typ->appendable,nrows->9,ncols->2,indexers->[index])>
In [72]: store.close()
In [73]: x = pd.read_hdf(r'D:\temp\.data\hdf\test.h5', 'dataset1')
In [74]: x.shape
Out[74]: (9, 2)
In [75]: x = pd.read_hdf(r'D:\temp\.data\hdf\test.h5', '/group1/sub_group1/dataset2')
In [76]: x.shape
Out[76]: (9, 2)
关于python - 用 pandas 读取 hdf5 数据集,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/38018186/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
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数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!