pandas.read_hdf

pandas.read_hdf(path_or_buf, key=None, mode='r', **kwargs) [source]

Чтение из хранилища, закрытие его, если оно было открыто.

Извлечение объекта pandas, сохранённого в файле, необязательно по критериям.

Параметры:

path_or_buf : str, path object, pandas.HDFStore or file-like object Любой допустимый путь к строке является приемлемым. Строка может быть URL-адресом. Допустимые схемы URL-адресов включают http, ftp, s3 и файл. Для URL-адресов файлов ожидается хост. Локальный файл может быть: file://localhost/path/to/table.h5. Если вы хотите передать объект пути, pandas принимает любой os.PathLike. В качестве альтернативы pandas принимает открытый pandas.HDFStore объект. Под файлоподобным объектом мы подразумеваем объекты с методом read(), таким как обработчик файла (например, с помощью встроенной функции open) или StringIO. Новое в версии 0.19.0: поддержка pathlib, py.path. Новое в версии 0.21.0: поддержка протокола __fspath__. key : object, optional Идентификатор группы в хранилище. Может быть опущен, если HDF-файл содержит один объект pandas. mode : {‘r’, ‘r+’, ‘a’}, optional Режим использования при открытии файла. Игнорируется, если path_or_buf — pandas.HDFStore. По умолчанию ‘r’. where : list, optional Список объектов Term (или преобразуемых) объектов. start : int, optional Номер строки для начала выбора. stop : int, optional Номер строки для остановки выбора. columns : list, optional Список имён столбцов для возврата. iterator : bool, optional Возврат объекта итератора. chunksize : int, optional Количество строк для включения в итерацию при использовании итератора. errors : str, default ‘strict’ Указывает, как обрабатывать ошибки кодирования и декодирования. См. аргумент errors для open() для полного списка вариантов. **kwargs Дополнительные ключевые аргументы, передаваемые в HDFStore.

Возвращает:

item : object Выбранный объект. Тип возвращаемого значения зависит от сохранённого объекта.

См. также

DataFrame.to_hdf

Запись HDF-файла из DataFrame.

HDFStore

Доступ к HDF-файлам на низком уровне.

Примеры

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