我意识到一个SO用户以前曾问过这个问题,但在2009年被问到,我希望有更多关于HDF5的知识,或者新版本已经修复了这个特定问题.在此重申有关我自己问题的问题;
我有一个巨大的几何节点和元素文件,并且已经从中检索了我需要的所有有用信息.因此,在Python中,我试图保留原始文件,但删除我不需要的信息并填写其他来源的更多信息.例如,我有一个我不需要的节点数据集.但是,我需要保留相邻数据集,并从外部文件中包含有关其索引的信息.有没有办法删除这些特定的数据集？
或者,在HDF5文件中保留"放置管理员"的旧想法仍然是正确的,这样就没有人知道删除信息是多么困难？我不太担心空白区域,只要简单地删除和添加信息然后创建一个全新的文件就更快了.
注意:我正在使用H5py的'r +'进行读写.
我正在使用带有pandas/pytables的HDFStore.
删除表或对象后,hdf5文件大小不受影响.当将额外的对象添加到存储中时,似乎此空间会被重用,但如果浪费大的空间则可能会出现问题.
我没有在pandas或pytables API中找到任何可能用于恢复hdf5内存的命令.
您知道在hdf5文件中改进数据管理的任何机制吗？