Pandas 大型、持久的DataFrame|极客教程

Pandas 大型、持久的DataFrame

在本文中，我们将介绍Pandas中大型、持久的DataFrame。 DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，它提供一个表格形式的数据结构，具有许多灵活的选项，可以快速地进行数据索引和修改。然而，对于非常大的数据集，或者需要长期存储的数据集，传统的DataFrame可能会变得非常笨重，这时候需要一种更适合这种情况的DataFrame。

Pandas的HDFStore提供了一种非常有用的解决方案，可以轻松地读取和存储大量的DataFrame数据。 HDFStore是一种基于磁盘的数据存储格式，可以存储任意数量的数据集，并允许您使用Pandas轻松地查询、读取和写入数据。 HDF5格式被认为是存储大型数据集的一种理想方式，因为它允许您将数据按照块的方式存储，而不是将整个数据集加载到内存中。对于需要反复处理的数据集，这非常有帮助，因为你只需要打开所需的块，而不是整个数据集。

HDF5格式还具有一些其他的好处。在许多情况下，HDF5格式比其他文件格式（如CSV和Excel）更快地读取和写入数据。此外，HDF5格式还支持压缩和加密数据，这对于机密数据或需要节省磁盘空间的情况非常有用。虽然HDF5格式在一些情况下可能不是最高效的格式，但它提供了一种方便的、可扩展的方式来存储和检索大型数据集。

让我们来看看如何使用Pandas的HDFStore来管理大型、持久的DataFrame。

阅读更多：Pandas 教程

写入DataFrame到HDF5

首先，让我们在Python中创建一个DataFrame。对于这个例子，我们将使用一个虚拟的数据集，其中包含100,000行和10列：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.rand(100000, 10))

现在，我们将使用Pandas的HDFStore将DataFrame写入磁盘。要写入HDFStore，我们需要使用pandas.HDFStore对像打开文件，然后使用put()方法将DataFrame存储到文件中。下面是一个示例代码：

store = pd.HDFStore('my_data.h5')
store.put('my_dataframe', df)
store.close()

在这个例子中，我们创建了一个名为 “my_dataframe” 的组，并将DataFrame存储到 “my_data.h5” 文件中。请注意，我们需要使用pandas.HDFStore对象关闭文件，以确保数据正确地写入磁盘。

读取DataFrame

要读取HDFStore中的数据，我们只需要创建一个pandas.HDFStore对象，然后使用get()方法检索组中的DataFrame。下面是一个展示如何读取 “my_dataframe” 的代码：

store = pd.HDFStore('my_data.h5')
df = store.get('my_dataframe')
store.close()

以上代码将从 “my_data.h5” 文件中检索 “my_dataframe” 组的DataFrame，并将其存储在变量df中。请注意，如果您只想读取一部分数据，您可以使用where参数来指定条件，如下所示：

df = store.select('my_dataframe', where=['column_name > 0.5'])

更新DataFrame

如果您想在HDFStore中更新DataFrame，您只需要再次存储DataFrame。请注意，在使用put()方法写入数据时，如果组已经存在，则将覆盖该组。下面是一个例子展示如何更新 “my_dataframe”：

# Add a new column
df['new_column'] = np.random.rand(100000)

# Re-open the HDFStore in 'append' mode
store = pd.HDFStore('my_data.h5', mode='a')

# Overwrite 'my_dataframe' with the new version
store.put('my_dataframe', df)

# Close the store
store.close()

上面的代码添加了一个新列，并使用’append’模式打开HDFStore，然后使用put()将更新版的DataFrame存储到 “my_data.h5” 文件中。

删除DataFrame

如果您想删除HDFStore中的DataFrame，只需使用remove()方法从组中删除DataFrame即可。以下是一个例子：

store = pd.HDFStore('my_data.h5', mode='a')

# Remove the 'my_dataframe' group
store.remove('my_dataframe')

# Close the store
store.close()

在这个例子中，我们使用remove()方法删除了 “my_dataframe” 组，然后关闭了HDFStore。

总结

在本文中，我们介绍了Pandas中大型、持久的DataFrame。我们了解了HDFStore及其特点，学习了如何将DataFrame写入磁盘和从磁盘中读取DataFrame。我们还探讨了如何更新和删除存储在HDFStore中的数据。

使用HDFStore，您可以轻松地存储和管理大型、持久的数据集，而无需担心内存限制或性能问题。如果您需要使用大型数据集，或者需要长期存储数据，那么Pandas的HDFStore可能是一个非常有用的工具。

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