Numpy如何将宽表存储在Pytables/hdf5

在本文中，我们将介绍如何使用Pytables/hdf5来高效地存储Numpy中的宽表数据。宽表指的是列数较多的表格，通常使用Pandas来操作。然而，当数据量较大时，Pandas会带来性能问题。此时，Pytables/hdf5是一个更好的选择。

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Pytables/hdf5简介

Pytables是一个用于存储和分析包含大量数据的表格数据的开源Python库。它的底层使用了hdf5作为存储格式，可以快速地读取和写入大量数据。它具有以下特点：

压缩和解压缩：Pytables可以压缩和解压缩表格数据，以减少磁盘空间和提高读取/写入速度。
查询：Pytables支持使用表格列的值进行查询，这使得获取符合特定条件的行变得十分简单。
随机访问：用户可以通过表格中的行和列的坐标访问数据，这可以大大提高数据读取速度。
并发：Pytables支持并发写入数据，这意味着多个用户可以同时对同一份数据进行读写操作，从而提高了系统的可扩展性。

在Pytables/hdf5中存储Numpy宽表数据

在Pytables中存储Numpy宽表数据需要使用Table对象。Table对象是Pytables中一种特殊的数据结构，它类似于Database中的表格结构，可以存储和操作二维数组。下面是一个使用Table对象存储宽表的示例代码：

import numpy as np
import tables as tb

## 创建Demo数据
size = (10000, 1000)
data = np.random.randn(*size)

## 定义hdf5格式文件和表格数据
filename = 'demo.h5'
tablename = 'demo'
filters = tb.Filters(complevel=5, complib='blosc')

## 将数据存储到Pytables中
with tb.open_file(filename, 'w') as f:
    # 创建表格结构
    atom = tb.Float64Atom()
    shape = data.shape
    table = f.create_table(f.root, tablename, atom, shape, filters=filters)

    # 写入数据
    table.append(data)
    table.flush()

## 读取存储在Pytables中的数据
with tb.open_file(filename, 'r') as f:
    table = f.get_node(f.root, tablename)
    data = table[:]

print(f'Shape: {data.shape}')  # 打印输出数据形状

在上述示例代码中，我们首先创建了一个宽表数据（大小为10000*1000），然后使用Table对象将其存储到Pytables/hdf5文件（demo.h5）中。在存储时，我们指定了数据类型（Float64Atom）和数据维度，同时使用压缩技术（blosc算法）来减少存储空间。在读取数据时，我们使用open_file()方法打开文件，然后使用get_node()方法获取表格数据，最后将表格数据转换成numpy数组。