1、引言
通过参考相关博客对hdf5格式简要介绍。
hdf5在存储的是支持压缩，使用的方式是blosc，这个是速度最快的也是pandas默认支持的。 使用压缩可以提磁盘利用率，节省空间。 开启压缩也没有什么劣势，只会慢一点点。 压缩在小数据量的时候优势不明显，数据量大了才有优势。 同时发现hdf读取文件的时候只能是一次写，写的时候可以append，可以put，但是写完成了之后关闭文件，就不能再写了， 会覆盖。
另外，为什么单独说pandas，主要因为本人目前对于h5py这个包的理解不是很深入，不知道如果使用该包存pd.DataFrame格式的文件，不像numpy格式文件可以直接存储，因此本人只能依赖pandas自带一些函数进行处理。
2、写入文件
使用函数：pd.HDFStore
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import numpy as np
import pandas as pd
####生成9000,0000条数据，9千万条
a = np.random.standard_normal((90000000,4))
b = pd.DataFrame(a)
####普通格式存储：
h5 = pd.HDFStore('/data/stock/test_s.h5','w')
h5['data'] = b
h5.close()
####压缩格式存储
h5 = pd.HDFStore('/data/stock/test_c4.h5','w', complevel=4, complib='blosc')
h5['data'] = b
h5.close()
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3、读取文件
使用函数：pd.read_hdf
参数：文件名，key
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data=pd.read_hdf('/data/stock/test_c4.h5',key='data')
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以上这篇对pandas写入读取h5文件的方法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/hzau_yang/article/details/78485879