Функция read_hdf

Функция read_hdf применяется для чтения данных из файлов формата HDF5. Первым параметром передаётся путь к файлу, вторым - ключ, по которому нужно извлечь данные из хранилища. Если ключ не указан, возвращается первый найденный объект. Функция может читать как DataFrame, так и Series.

Синтаксис

pd.read_hdf(path_or_buf, key=None, mode='r')

Основные параметры:

path_or_buf - путь к файлу или объект файлового потока
key - ключ объекта в хранилище
mode - режим открытия файла ('r', 'r+', 'a', 'w')

Пример

Давайте запишем таблицу в HDF5-файл, а затем прочитаем её обратно с помощью функции read_hdf:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
	'a': [1, 2, 3, 4, 5],
	'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
df.to_hdf('data.h5', key='df')

res = pd.read_hdf('data.h5', key='df')
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Если в файле хранится несколько объектов, можно указать конкретный ключ для чтения:

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30]})
df2 = pd.DataFrame({'a': [4, 5, 6], 'b': [40, 50, 60]})

with pd.HDFStore('data.h5') as store:
	store.put('data1', df1)
	store.put('data2', df2)

res = pd.read_hdf('data.h5', key='data2')
print(res)

Результат выполнения кода:

Пример

Функция также позволяет читать отдельные серии из HDF5-файла:

import pandas as pd

ser = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
ser.to_hdf('series.h5', key='ser')

res = pd.read_hdf('series.h5', key='ser')
print(res)

Результат выполнения кода:

0	1
1	2
2	3
3	4
4	5
dtype: int64

Пример

При чтении можно использовать параметр mode для указания режима открытия файла:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [10, 20, 30]})
df.to_hdf('data.h5', key='df')

res = pd.read_hdf('data.h5', key='df', mode='r')
print(res)

Результат выполнения кода:

Смотрите также

метод read_csv,
который читает данные из CSV-файлов
метод read_json,
который читает данные из JSON-формата
метод read_parquet,
который читает данные из Parquet-файлов
метод read_pickle,
который читает данные из Pickle-файлов