他のpandas DataFrameとPytableに格納されたpandas DataFrameを更新します

Question

私はpandas DataFrameから新しいデータをPyTableに保存したpandas DataFrameを更新する関数を作成しようとしています。特定のDatetimeIndexes（値がNaNまたは新しいTimestampが使用可能）のPyTableにデータがないかどうかを確認し、これを特定のpandas DataFrameの新しい値に置き換えて、これをPytableに追加します。基本的には、Pytableを更新するだけです。私は、Pandasのcombine_firstメソッドを使って結合したDataFrameを得ることができます。だから、pytableが作成された

import pandas as pd 
import numpy as np 
import datetime as dt 
index = pd.DatetimeIndex(start = dt.datetime(2001,1,1,0,0), periods = 20000,freq='10T') 
data_in_pytable = pd.DataFrame(index=index,data=np.random.randn(20000,2),columns=['value_1','value_2']) 
data.to_hdf(r'C:\pytable.h5','test',mode='r+',append=True,complevel=9,complib='zlib') 

：Pytable以下 は、ダミーデータで作成されます。私は私がPytableを更新したいと別のDATAFRAME持っていると仮定：

new_index = pd.DatetimeIndex(start = dt.datetime(2001,5,1,0,0), periods = 10000,freq='10T') 
data_to_update=pd.DataFrame(index=new_index,data=np.random.randn(10000,2),columns=['value_1','value_2']) 
store=pd.HDFStore(r'C:\pytable.h5',mode='r+',complevel=9,complib='zlib') 
store.append('test',store.select('test').combine_first(data_to_update)) 
store.close() 

問題はPyTableは元の値を保持していることであるが、既存のものを更新しません。元の値が上書きされないため、インデックス（重複したエントリ）が表示されるようになりました。

要約： 別のDataFrameでPyTableを更新するにはどうすればよいですか？

おかげで、 ELV

Answer 1

最後に、私はそれを自分で見つけました。あなたの元の値と新しい値を取得「combine_first」としてノード全体を上書きしても大丈夫です私の場合では、代わりに

の

store.put(key,value,table=True,append=False) 

を使用することで結構です

store.append(key,value). 

Answer 2

これは、現在サポートされていません。 PyTablesはupdateメソッドをサポートしていますが、パンダには実装されていません。

最も簡単な方法は、mode='w'を使用して、新しいファイルを書き込むことがあるか、または

store.remove(key); store.append(.....)

HDF5は、「定期的な」データベースと更新ではありませんあなたはSQLがあるかもしれないことを必要とする場合、一般的な操作ではありませんオプション。

問題として強化機能としてupdateをお気軽にご利用ください。