将大型CSV转换为HDF5

Question

我有一个100M的CSV文件（实际上是许多单独的CSV文件），总计84GB。我需要将其转换为具有单个float数据集的HDF5文件。我在测试中使用
h5py 时没有任何问题，但是现在我无法在没有内存不足的情况下完成最终数据集。

如何在不必将整个数据集存储在内存中的情况下写入HDF5？我期望这里有实际的代码，因为它应该很简单。

我只是在研究 pytables ，但看起来数组类（与HDF5数据集相对应）不能被迭代地写入。同样， pandas在中
具有read_csv和to_hdf方法io_tools，但是我无法一次加载整个数据集，因此无法正常工作。也许您可以使用pytables或pandas中的其他工具来帮助我正确解决问题。

Answer 1

用于append=True呼叫to_hdf：

import numpy as np
import pandas as pd

filename = '/tmp/test.h5'

df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2)), columns=['A', 'B'])
print(df)
#    A  B
# 0  0  1
# 1  2  3
# 2  4  5
# 3  6  7
# 4  8  9

# Save to HDF5
df.to_hdf(filename, 'data', mode='w', format='table')
del df    # allow df to be garbage collected

# Append more data
df2 = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2))*10, columns=['A', 'B'])
df2.to_hdf(filename, 'data', append=True)

print(pd.read_hdf(filename, 'data'))

产量

    A   B
0   0   1
1   2   3
2   4   5
3   6   7
4   8   9
0   0  10
1  20  30
2  40  50
3  60  70
4  80  90

请注意，您需要format='table'在第一个调用中使用df.to_hdf以使表可追加。否则，'fixed'默认情况下为格式，这对于读写来说是更快的，但是会创建一个不能追加的表。

因此，您可以一次处理一个CSV，用于append=True构建hdf5文件。然后覆盖DataFrame或用于del df允许对旧DataFrame进行垃圾回收。

---

另外，df.to_hdf您也可以将其附加到HDFStore上，而不用调用：

import numpy as np
import pandas as pd

filename = '/tmp/test.h5'
store = pd.HDFStore(filename)

for i in range(2):
    df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape((5,2)) * 10**i, columns=['A', 'B'])
    store.append('data', df)

store.close()

store = pd.HDFStore(filename)
data = store['data']
print(data)
store.close()

产量

    A   B
0   0   1
1   2   3
2   4   5
3   6   7
4   8   9
0   0  10
1  20  30
2  40  50
3  60  70
4  80  90