pandas.HDFStore.put

HDFStore.put(key, value, format=None, index=True, append=False, complib=None, complevel=None, min_itemsize=None, nan_rep=None, data_columns=None, encoding=None, errors='strict', track_times=True, dropna=False)[source]

Хранение объекта в HDFStore.

Параметры:

ключ:str

значение:{Series, DataFrame}

формат:“fixed(f)|table(t)”, по умолчанию ‘fixed’

Формат для хранения объекта в HDFStore. Значение может быть одним из:

'fixed'

Фиксированный формат. Быстрое чтение/запись. Недопустимо добавление, а также поиск.

'table'

Формат таблицы. Запись как структура таблицы PyTables, что может привести к худшим результатам, но позволит более гибкие операции, такие как поиск/выбор подмножеств данных.

индекс:bool, по умолчанию True

Записать индекс DataFrame в качестве столбца.

добавить:bool, по умолчанию False

Это принудительно задаст формат таблицы, добавит входные данные к существующим.

data_columns:список столбцов или True, по умолчанию None

Список столбцов для создания столбцов данных или True для использования всех столбцов. См. здесь.

кодировка:str, по умолчанию None

Укажите кодировку для строк.

отслеживать_время:bool, по умолчанию True

Параметр передается методу create_table' объекта ‘PyTables’. Если установлено в False, это позволяет иметь одинаковые файлы h5 (одинаковые хэши) независимо от времени создания.

dropna:bool, по умолчанию False, необязательно

Удалить пропущенные значения.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])
>>> store = pd.HDFStore("store.h5", 'w')  
>>> store.put('data', df)