如何使用Pandas/Python查询HDF存储

2024-03-29 14:32:29 发布

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为了管理在进行分析时使用的RAM数量,我在hdf5(.h5)中存储了一个大数据集,我需要使用Pandas高效地查询这个数据集。

数据集包含一组应用程序的用户性能数据。我只想从40个可能的字段中提取一些字段,然后将生成的数据框筛选为仅使用我感兴趣的几个应用之一的用户。

# list of apps I want to analyze
apps = ['a','d','f']

# Users.h5 contains only one field_table called 'df'
store = pd.HDFStore('Users.h5')

# the following query works fine
df = store.select('df',columns=['account','metric1','metric2'],where=['Month==10','IsMessager==1'])

# the following pseudo-query fails
df = store.select('df',columns=['account','metric1','metric2'],where=['Month==10','IsMessager==1', 'app in apps'])

我意识到字符串“app-in-apps”不是我想要的。这只是我希望实现的目标的类似SQL的表示。我似乎无法以任何方式传递字符串列表,但一定有办法。

现在,我只是运行没有这个参数的查询,然后在接下来的步骤中过滤掉不需要的应用程序

df = df[df['app'].isin(apps)]

但这效率要低得多,因为所有的应用程序都需要先加载到内存中,然后我才能删除它们。在某些情况下,这是个大问题,因为我没有足够的内存来支持整个未过滤的df。


Tags: appscolumnsthe数据store用户app应用程序
1条回答
网友
1楼 · 发布于 2024-03-29 14:32:29

你很接近。

In [1]: df = DataFrame({'A' : ['foo','foo','bar','bar','baz'],
                        'B' : [1,2,1,2,1], 
                        'C' : np.random.randn(5) })

In [2]: df
Out[2]: 
     A  B         C
0  foo  1 -0.909708
1  foo  2  1.321838
2  bar  1  0.368994
3  bar  2 -0.058657
4  baz  1 -1.159151

[5 rows x 3 columns]

将存储作为表编写(注意,在0.12中,您将使用table=True,而不是format='table')。记住在创建表时指定要查询的data_columns(或者可以指定data_columns=True

In [3]: df.to_hdf('test.h5','df',mode='w',format='table',data_columns=['A','B'])

In [4]: pd.read_hdf('test.h5','df')
Out[4]: 
     A  B         C
0  foo  1 -0.909708
1  foo  2  1.321838
2  bar  1  0.368994
3  bar  2 -0.058657
4  baz  1 -1.159151

[5 rows x 3 columns]

语法在master/0.13中,is in是通过query_column=list_of_values完成的。这是以字符串的形式显示的。

In [8]: pd.read_hdf('test.h5','df',where='A=["foo","bar"] & B=1')
Out[8]: 
     A  B         C
0  foo  1 -0.909708
2  bar  1  0.368994

[2 rows x 3 columns]

语法在0.12中,这必须是一个列表(它和条件)。

In [11]: pd.read_hdf('test.h5','df',where=[pd.Term('A','=',["foo","bar"]),'B=1'])
Out[11]: 
     A  B         C
0  foo  1 -0.909708
2  bar  1  0.368994

[2 rows x 3 columns]

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