1、采用如下代码进行写入.本例子先将csv文件分别读出, 然后写入一个H5文件当中. 对外只有一个H5文件,内部,实际可装入多个csv文件.import pandas as pdimport os# 创建hdf文件h5_store = pd.HDFStore('data.h5', mode='w')for i in range(1,3): path = 'c:\{}.csv'.format(i) df = pd.read_csv(path, encoding='gb18030') # 存储数据到hdf h5_store['data'+str(i)] = df# 关闭hdf文件h5_store.close()
2、因为 csv文件包括汉字,因此可以通过encoding='gb18030' 来实现对汉字的显示.df = pd.read_csv(path, encoding='gb18030')#把数据存入df. 方便后续处理!print(df)
3、# 创建hdf文件h5_store = pd.HDFStore('挢旗扦渌;data.h5', mode='稆糨孝汶;w') #HDFStore采用写的方式创建h5_store['data'+str(i)] = df# 存储数据到hdf# 使用完要关闭hdf文件h5_store.close()
4、写入后再通过h5_store.get 读出并显示!h5_store = pd.HDFStore('data.h5', mo颊俄岿髭de='r')print(h5_store.keys())print(h5_store.get('data1'))h5_store.close()
5、#读方式打开h5_store = pd.HDFStore('data.h5', mode='r')#列出keys 里面有几个数据块h5_store.keys()#输出data1数据块内容h5_store.get('data1')
