如何使用 python pandas 打开 nxs 文件？答案

【问题标题】：How can I open an nxs file with python pandas?如何使用 python pandas 打开 nxs 文件？
【发布时间】：2014-06-27 09:36:04
【问题描述】：

我有一个 Nexus 文件 (foo.nxs)，其中包含来自测量的直接数据，我希望用 pandas 打开它。但是，当我尝试典型的

HDFStore('foo.nxs') or read_hdf('foo.nxs','/group')

它只是返回一个空的 Store：

<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: /foo.nxs
Empty

或类型错误：

TypeError: cannot create a storer if the object is not existing nor a value are passed

文档页面中的所有示例都首先创建一个 hdf 文件，在其中存储数据然后检索它，但这是从同一个 pandas 完成的。我想知道是否可以读取以前不是用 pandas 生成的 hdf 文件。

根据@Jeff 的要求，这是 ptdump 的部分输出：

/ (RootGroup) ''
  /._v_attrs (AttributeSet), 4 attributes:
    [HDF5_Version := '1.8.11',
    NeXus_version := '4.3.0',
    file_name := '/Messdaten/C9/20140423/messung_21h14m01.197.nxs',
    file_time := '2014-04-23T21:14:01+01:00']
/exp_root.Kerr.DoublePulse2D.SuperDuperScan_V2_00001 (Group) ''
  /exp_root.Kerr.DoublePulse2D.SuperDuperScan_V2_00001._v_attrs (AttributeSet), 1 attributes:
   [NX_class := 'NXentry']
/exp_root.Kerr.DoublePulse2D.SuperDuperScan_V2_00001/scan_data (Group) ''
  /exp_root.Kerr.DoublePulse2D.SuperDuperScan_V2_00001/scan_data._v_attrs (AttributeSet), 1 attributes:
   [NX_class := 'NXdata']
/exp_root.Kerr.DoublePulse2D.SuperDuperScan_V2_00001/scan_data/actuator_1_1 (CArray(5, 121), zlib(6)) ''
  atom := Float64Atom(shape=(), dflt=0.0)
  maindim := 0
  flavor := 'numpy'
  byteorder := 'little'
  chunkshape := (5, 121)

【问题讨论】：

但是这个.nxs文件是hdf文件吗？我的意思是，nexus 使用 hdf 作为底层二进制格式，但它也是普通的 hdf 文件吗？
HDFStore 可以读取一个普通的PyTables 表格式，它不是用元数据（pandas 通常使用的）创建的，pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/…。发布ptdump -av foo.nxs。
@Jeff ptdump 为我的文件输出组和节点的名称及其数据内容和相应的属性，就像在任何 hdf5 中一样。所以做不到？
这将有助于显示 ptdump 输出什么
很难阅读，最好编辑您的问题。

标签： python pandas hdf5 hdfstore

【解决方案1】：

你有一个普通的 PyTables 存储。所以这些实际上很容易阅读（并且不需要 pandas），但这将向您展示如何阅读它们（作为 numpy 数组）。

with pd.get_store('test.h5') as store:
     data = store.root.exp_root.Kerr.DoublePulse2D.SuperDuperScan_V2_00001/scan_data/actuator_1_1.read()

文档是here。

这只是抓取 PyTables 根节点并读取数据。这是CArray 格式，是一个简单的数组。

HDFStore 将能够读取普通的 PyTables Table 对象（没有元数据），但足够简单，只需读取数组即可。

【讨论】：

谢谢，但我想将整个文件检索到一个已经包含标签的对象中。否则我可以使用tables.openFile().getNode().read() 轻松做到这一点。我以为 pandas 的优势是能够处理带标签的数据，但是如果你不能直接从文件中读取它，那它有什么用呢？
HDFStore 构建在 PyTables 之上，因此您当然可以使用较低级别的函数读取数据。如果您愿意，您还可以读入数据并以适当的格式写入新存储。您存储的格式可能包含元数据，但 pandas 未设置为猜测任意格式。如果这是一种流行的格式，您可能希望编写并贡献一个转换器。