pandas.HDFStore.select #

HDF 商店。select ( key , where = None , start = None , stop = None , columns = None , iterator = False , chunksize = None , auto_close = False ) [来源] #

检索存储在文件中的 pandas 对象，可选地基于 where 条件。

警告

Pandas 使用 PyTables 读取和写入 HDF5 文件，这允许在使用“固定”格式时使用 pickle 序列化对象数据类型数据。加载从不受信任的来源收到的腌制数据可能不安全。

有关更多信息，请参阅：https://docs.python.org/3/library/pickle.html。

参数：

关键字符串: 正在从文件中检索对象。
其中列表或无: Term（或可转换）对象列表，可选。
开始int 或 None: 开始选择的行号。
stop int，默认无: 停止选择的行号。
列列表或无: 列列表，如果不是 None，将限制返回列。
迭代器bool 或 False: 返回一个迭代器。
chunksize int 或 None: 要包含在迭代中的数字或行，返回迭代器。
auto_close bool 或 False: 完成后应自动关闭商店。

返回：

目的: 从文件中检索对象。

例子

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])
>>> store = pd.HDFStore("store.h5", 'w')  
>>> store.put('data', df)  
>>> store.get('data')  
>>> print(store.keys())  
['/data1', '/data2']
>>> store.select('/data1')  
   A  B
0  1  2
1  3  4
>>> store.select('/data1', where='columns == A')  
   A
0  1
1  3
>>> store.close()  