h5py学习（一）核心概念

因pandas的to_hdf5函数有bug TypeError: object of type 'int' has no len()，写dataframe数据出现了报错，遂决定直接使用h5py来写数据。

以下翻译自https://www.h5py.org/

核心概念

h5py包是用于HDF5二进制数据格式的Python接口

HDF5可以让你储存大量数值数据，以及很容易的操作NumPy的数据。比如，你可以将储存在磁盘上多个T大小的数据进行切片，就像他们是真实的Numpy数组一样。数以千计的数据集可以被储存到一个文件，可以根据需要进行分类和标记。

一个HDF5文件是一共包含两种对象的容器：datasets，他们是类似于数组的数据的集合。groups，他们是类似于文件夹的容器，包含了datasets和其他的groups。

何时使用h5py的最基本的事是：

Groups是像字典一样工作，而datasets像NumPy数组一样工作。

假设有人给你发了一个HDF5文件，mytestfile.hdf5. （关于如何创建此文件，请阅读附录:创建文件）您需要做的第一件事就是打开文件进行读取：

>>> import h5py
>>> f = h5p.file('mytestfile.hdf5', 'r')

这个文件对象是你的出发点。这个文件中存储了什么？记得h5py.File文件就像一个Python字典，因此我们可以查看键，

>>> list(f.keys())
['mydataset']

根据我们的观察，文件里有一组数据，mydataset。让我们将这个数据集作为Dataset对象

>>> dset = f['mydataset']

我们得到的对象不是数组，而是HDF5 dataset.与NumPy数组一样，datasets既有形状也有数据类型：

>>> dset.shape
(100,)
>>> dset.dtype
dtype('int32')

它们还支持和数组一样的的切片。这就是你读写数据的方式从文件中的数据集：

>>> dset[...] = np.arange(100)
>>> dset[0]
0
>>> dset[10]
10
>>> dset[0:100:10]
array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90])

更多信息，请参见文件对象和数据集集合.

附录：创建文件

在这一点上，你可能想知道mytestdata.hdf5文件是如何被创建的。我在file对象初始化时，将mode设置成w。而其他的一些模式是a（用于读/写/创建访问）和r+（用于读/写访问）。

>>> import h5py
>>> import numpy as np
>>> f = h5py.File("mytestfile.hdf5", "w")

这个file对象具有几个有趣的方法。其中一个是create_dataset，顾名思义，是创建给定形状和数据类型的数据集

>>> dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i')

file对象是一个上下文管理器；所以下面的代码也可以工作

>>> import h5py
>>> import numpy as np
>>> with h5py.File("mytestfile.hdf5", "w") as f:
>>>     dset = f.create_dataset("mydataset", (100,), dtype='i')

Groups与分层结构

“HDF”意为“Hierarchical Data Format分层数据格式”。HDF5文件中的每个对象有一个名称，并且它们用 / 分隔符以POSIX风格的层次进行排列：

>>> dset.name
'/mydataset'

这个系统中的“folders”称为groups. 我们创建的file对象本身就是一个group，在本例中是root group，名称为 /：

>>> f.name
'/'

创建子组是通过恰当命名的create_group来实现. 但我们需要先以“append”模式（如果存在，则读/写，否则创建）打开文件：

>>> f = h5py.File('mydataset.hdf5', 'a')
>>> grp = f.create_group("subgroup")

和file对象一样，所有Group对象都具有create_*的方法：

>>> dset2 = grp.create_dataset("another_dataset", (50,), dtype='f')
>>> dset2.name
'/subgroup/another_dataset'

顺便说一句，您不必手动创建所有的中间groups。指定完整路径就可以了：(即所谓的层次创建)

>>> dset3 = f.create_dataset('subgroup2/dataset_three', (10,), dtype='i')
>>> dset3.name
'/subgroup2/dataset_three'

Group支持大多数Python字典样式的接口。使用item-retrieval语法检索文件中的对象：

>>> dataset_three = f['subgroup2/dataset_three']

迭代groups可提供其成员的名称：

>>> for name in f:
...     print(name)
mydataset
subgroup
subgroup2

 

还可以使用名称来测试成员是否存在：

>>> "mydataset" in f
True
>>> "somethingelse" in f
False

您甚至可以使用完整的路径名：

>>> "subgroup/another_dataset" in f
True

还有熟悉的keys(), values(), items()和iter()方法，以及get()方法。

因为迭代一个组只会产生其直接连接的成员，对整个文件的迭代是用group方法visit()和visititems()，需要调用：

>>> def printname(name):
...     print(name)
>>> f.visit(printname)
mydataset
subgroup
subgroup/another_dataset
subgroup2
subgroup2/dataset_three

更多信息，请参见组.

属性

HDF5的一个最好的特性是您可以立即存储元数据它所描述的数据。所有groups和datasets都支持附加一串属性.

属性通过attrs代理对象实现字典接口：

>>> dset.attrs['temperature'] = 99.5
>>> dset.attrs['temperature']
99.5
>>> 'temperature' in dset.attrs
True