pandas.HDFStore.select#

HDFStore.select(ключ, где=None, начало=None, стоп=None, столбцы=None, итератор=False, chunksize=None, auto_close=False)[источник]#

Извлечь объект pandas, сохраненный в файле, опционально на основе критериев where.

Предупреждение

Pandas использует PyTables для чтения и записи файлов HDF5, что позволяет сериализовать данные типа object-dtype с помощью pickle при использовании формата "fixed". Загрузка данных, полученных из ненадежных источников и обработанных pickle, может быть небезопасной.

См.: https://docs.python.org/3/library/pickle.html подробнее.

Параметры:

ключstr: Объект, извлекаемый из файла.
гдесписок или None: Список объектов Term (или преобразуемых), опционально.
началоint или None: Номер строки для начала выбора.
стопint, по умолчанию None: Номер строки для остановки выбора.
столбцысписок или None: Список столбцов, который, если не None, ограничит возвращаемые столбцы.
итераторbool или False: Возвращает итератор.
chunksizeint или None: Количество строк для включения в итерацию, вернуть итератор.
auto_closebool или False: Должен автоматически закрывать хранилище по завершении.

Возвращает:

object: Извлеченный объект из файла.

Примеры

>>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'])
>>> store = pd.HDFStore("store.h5", 'w')  
>>> store.put('data', df)  
>>> store.get('data')  
>>> print(store.keys())  
['/data1', '/data2']
>>> store.select('/data1')  
   A  B
0  1  2
1  3  4
>>> store.select('/data1', where='columns == A')  
   A
0  1
1  3
>>> store.close()  