pandas.read_hdf #

熊猫。read_hdf ( path_or_buf， key = None， mode = 'r'， error = 'strict'， where = None， start = None， stop = None， columns = None， iterator = False， chunksize = None， ** kwargs ) [来源] #

从商店中读取，如果我们打开它，请将其关闭。

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：

path_or_buf str，路径对象，pandas.HDFStore

任何有效的字符串路径都是可接受的。仅支持本地文件系统，不支持远程 URL 和类文件对象。

如果你想传入一个路径对象，pandas 接受任何 os.PathLike.

或者，pandas 接受一个开放pandas.HDFStore对象。

关键对象，可选

商店中的组标识符。如果 HDF 文件包含单个 pandas 对象，则可以省略。

模式{'r', 'r+', 'a'}, 默认 'r'

打开文件时使用的模式。如果 path_or_buf 是则忽略 pandas.HDFStore。默认为“r”。

错误str，默认“严格”

指定如何处理编码和解码错误。open()有关选项的完整列表，请参阅错误参数。

其中列表，可选

Term（或可转换）对象的列表。

开始int，可选

开始选择的行号。

停止int，可选

停止选择的行号。

列列表，可选

要返回的列名称列表。

迭代器bool，可选

返回一个迭代器对象。

chunksize int，可选

使用迭代器时迭代中包含的行数。

**夸格

传递给 HDFStore 的其他关键字参数。

返回：

目的: 选定的对象。返回类型取决于存储的对象。

也可以看看

DataFrame.to_hdf: 从 DataFrame 写入 HDF 文件。
HDFStore: 对 HDF 文件的低级访问。

例子

>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.0, 'a']], columns=['x', 'y', 'z'])  
>>> df.to_hdf('./store.h5', 'data')  
>>> reread = pd.read_hdf('./store.h5')  