pytables

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pytables-fileを変更する際に問題があります。ファイルをロードし、そのファイルからロー・イメージを削除したいとします。 pytablesファイルからデータを削除することができたので、ファイルはあまり簡単ではありません。私は ".remove_node（）"メソッドしか見つけませんでした。しかし、書き込みモードでファイルを開くと、新しい/空のpytablesファイルで上書きされます。私は

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フィールド数と配列数の不一致

h5のテーブルにリストを追加したい。データを直接追加すると、それが完了しました。 TARRAYは次式から得ている間 ts=[(datetime.date(2017, 5, 30), 233, 856, 0.2355, 1.17692), (datetime.date(2017, 5, 30), 192, 518, 1.27893, -0.60389)] tab2.append(rows=ts) し

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Pytablesと仮想メモリ

私が使用するコードの中には、RAMよりも大きな行列を作成するものがあります。私の最初の考えは、pytablesを使うように現在の行列を修正することによってpytablesに行くことでした。しかし、コーディングを行うのは苦痛になるでしょう（私が使用するコードはopensourceであり、変更を行うことは、すべての行列の使用や他の関連するコーディングの理由を追跡することによって本当の苦痛です）。しかし

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Multiindexを使用したPandas HDFStoreインデックスで選択値が見つからない列

大きなPandas DataframeがHDF5ファイルに保存されています。 DataframeはDatetimeとPatientIDを持つ複数のインデックスです。 store = pd.HDFStore('prepro_mon.h5',mode='r') print(store.get_storer('raw_import').levels) Out: ['Datetime', 'Pati

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PyTables大きなCSVをチャンクで読む：

私はCSVから読み込んでPyTablesに書き込む次のコードを持っています。しかし、pd.read_csvはデータフレームを作成しますが、これはPyTablesでは処理されません。この問題をどうやって解決するのですか？私は素敵な配列を作成することができますが、これは殺し過ぎ、時間がかかる可能性がありますか？（トランザクション・レコードは、私が正しいデータ型で作成したクラスである - 私はnump

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ImportError：HDFStoreにはPyTablesが必要です。「モジュール名付きテーブルはありません」

ここからインストールのガイドラインに従いました。 http://www.pytables.org/usersguide/installation.html 私はこのコマンドをPyTables/build/lib.linux-x86_64-2.7フォルダからiPythonで実行すると、正常に動作します。 In [2]: store = pd.HDFStore('store.h5') In [1]:

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NoSuchNodeErrorファイル内のテーブルを決定するとき

私はPyTablesを使用します。テーブルが作成されているかどうかを確認したい場合は作成していないかどうかを確認してから作成します。私は次のコードを使用：「等級」という名前のそのようなテーブルが存在しないときながら、プログラムのエラー報告 if handle.__contains__(handle.root.grades)==False: handle.create_table('/'

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Pythonで行列の大きな行列を作成する方法は？

m、n> 100000のサイズのm * nの大きな行列を扱っています。私のデータは膨大なので、私は行列をメモリに保存し、HDF5とPyTablesで作業したいと考えています。しかし、私の行列の要素は、次元5 * 5の実数値の小さな行列です。私は既に次の記事を見てきましたが、このタイプのデータをテーブルに格納する方法が他にあるかどうかを知りたいと思いますか？（Create a larger m

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Windows用PyTablesでHDF5 ImportError

私はPyTablesサイトパッケージフォルダ内のPYTHONPATH、USERPROFILEと考えることができるすべてのディレクトリにHDF5.dllとHDF5dll.dllをインストールしましたが、 ImportError: Could not load any of ['hdf5.dll', 'hdf5dll.dll'], please ensure that it can be found

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Python 2.7で2つの異なる行形式の大きなCSVファイルをメモリ制約で解析しますか？

私はPython 2.7で読む必要があるファイルのコレクション（1〜10GBのファイルが複数のファイルに分割されているので、〜1GB程度です）があります。ファイル形式は、このようなものです： 1|KEY1|A |B |01/01/2016| | 2|KEY1| |LINEINDEX1|C |D |E | 123.000| 456.000| 789.1250|000100000.00