Tra*_*VOX 8 python hdf5 pandas
对于项目的几个方面,使用"h5"存储将是理想的.然而,文件变得越来越大,坦率地说,我们的空间已经不多了.
这个说法...
store.put(storekey, data, table=False, compression='gzip')
在文件大小方面没有产生任何差异...
store.put(storekey, data, table=False)
穿过熊猫时是否可以使用压缩？
...如果不可能,我不介意使用h5py,但是,我不确定要为"数据类型"添加什么,因为DataFrame包含各种类型(字符串,float,int等)
任何帮助/见解将不胜感激!
请参阅有关使用压缩的文档HDFStore
gzip不是一个有效的压缩选项(并被忽略,这是一个错误).尝试任何zlib, bzip2, lzo, blosc(bzip2/lzo可能需要安装额外的库)
请参阅 有关各种压缩的PyTables文档
这是一个半相关的问题.
| 归档时间： |
|
| 查看次数： |
8367 次 |
| 最近记录： |