pandas.HDFStore.put#

HDFStore.put(ключ, значение, формат=None, index=True, append=False, complib=None, complevel=None, min_itemsize=None, nan_rep=None, data_columns=None, кодировка=None, ошибки='strict', track_times=True, dropna=False)[источник]#

Хранение объекта в HDFStore.

Параметры:

ключstr

значение{Series, DataFrame}

формат'fixed(f)|table(t)', по умолчанию 'fixed'

Формат для использования при хранении объекта в HDFStore. Значение может быть одним из:

'fixed': Фиксированный формат. Быстрая запись/чтение. Не поддерживает добавление и поиск.
'table': Формат таблицы. Запись в виде структуры PyTables Table, которая может работать хуже, но позволяет более гибкие операции, такие как поиск / выбор подмножеств данных.

indexbool, по умолчанию True

Записать индекс DataFrame как столбец.

appendbool, по умолчанию False

Это принудительно установит формат Table, добавив входные данные к существующим.

data_columnsсписок столбцов или True, по умолчанию None

Список столбцов для создания как столбцов данных, или True для использования всех столбцов. См. здесь.

кодировкаstr, по умолчанию None

Укажите кодировку для строк.

track_timesbool, по умолчанию True

Параметр передается в метод 'create_table' 'PyTables'. Если установлено значение False, это позволяет иметь одинаковые h5 файлы (одинаковые хэши) независимо от времени создания.

dropnabool, по умолчанию False, необязательный

Удалить пропущенные значения.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])
>>> store = pd.HDFStore("store.h5", 'w')  
>>> store.put('data', df)  