pandas，使用 pd.to_hdf 将多个数据集存储在 h5 文件中

Question

假设我有两个数据框，

import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'col1':[0,2,3,2],'col2':[1,0,0,1]})
df2 = pd.DataFrame({'col12':[0,1,2,1],'col22':[1,1,1,1]})

现在df1.to_hdf('nameoffile.h5', 'key_to_store','w',table=True) 成功存储df1 但我也想将df2 存储到同一个文件中，但如果我尝试相同的方法，那么df1 将被覆盖。当我尝试加载它并检查密钥时，我只看到df2 的信息。如何将df1 和df2 作为表格存储在同一个 h5 文件中？

Answer 1

您正在使用覆盖的'w'，默认模式为'a'，因此您可以这样做：

df2.to_hdf('nameoffile.h5', 'key_to_store', table=True, mode='a')

查看文档：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.to_hdf.html#pandas.DataFrame.to_hdf

Answer 2

我过去用过这个没有问题：

store = pd.HDFStore(path_to_hdf)
store[new_df_name] = df2
store.close()

所以你可以试试：

store = pd.HDFStore(path_to_hdf)
store['df1'] = df1
store['df2'] = df2
store.close()

我在一个用户可以存储微量滴定板实验布局的系统中使用它。他们第一次保存布局时，会创建 hdf 文件，然后可以将后续布局附加到文件中。

注意我在程序的开头设置了pd.set_option('io.hdf.default.format', 'table')。