如果在Python中使用pandas库时遇到了以下错误信息：ImportError: HDFStore requires PyTables, "No module named 'tables'"，那么说明你的环境缺少PyTables库。 PyTables是一个用于在Python中操作HDF5文件的库，而pandas使用了PyTables来支持HDF5数据的存储和读取。因此，在使用pandas来读取或存储HDF5文件时，需要先安装PyTables库。 下面是解决这个问题的步骤：
该文件可以在this link中找到，名为“vstoxx_data_31032014.h5”。我试图运行的代码来自Yves Hilpisch的《Python for Finance》一书，内容如下：import pandas as pd
HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式，文件后缀名为h5，存储读取速度非常快，且可在文件内部按照明确的层次存储数据，同一个HDF5可以看做一个高度整合的文件夹，其内部可存放不同类型的数据。在Python中操纵HDF5文件的方式主要有两种，一是利用pandas中内建的一系列HDF5文件操作相关的方法来将pandas中的数据结构保存在HDF5文件中，二是利用h5py模块来完成从Python原生数据结构向HDF5格式的保存，本文就将针对pandas中读写HDF5文件的方法进行介绍。
HDF5（Hierarchical Data Formal）是用于存储大规模数值数据的较为理想的存储格式。
当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。pandas的文档中是这样描述的：
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师
HDF5（Hierarchical Data Format 5）是一种用于存储和组织大量科学数据的文件格式。h5py是Python中的一个库，提供了对HDF5文件的高级封装，使得在Python中处理HDF5文件变得更加简单和高效。本文将介绍h5py的基本概念和使用方法。
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。 输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加
本文介绍了Python基础之科学栈，包括NumPy、SciPy、Matplotlib、PyTables、Pandas等库，以及科技在金融领域中的应用。
来说下pandas用于读取的文件格式有那些吧，这些读取方法获取文件的速度超级快，很实用。
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, na_values='NAN', parse_dates=['Last Update']) 从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象，na_vlaues用于设置缺失值形式，parse_dates用于将指定的列解析成时间日期格式。 dataframe.to_csv("xxx.csv", mode='a', header=False) 导出DataFrame数据到CSV文件。
What is pandas Pandas是python中用于处理矩阵样数据的功能强大的包，提供了R中的dataframe和vector的操作，使得我们在使用python时，也可以方便、简单、快捷、高效地进行矩阵数据处理。 具体介绍详见http://pandas.pydata.org/。 A fast and efficient DataFrame object for data manipulation with integrated indexing; Tools for reading and wri
一个现象是，在使用pandas进行数据处理的时候，加载大的数据或占用很大的内存和时间，甚至有时候发现文件在本地明明不大，但是用pandas以DataFrame形式加载内存中的时候会占用非常高的内存。
read 函数不带参数使用时会一次读入文件的全部内容，因为会占用系统的内存，可以选择分块读入再进行拼接：
Python对数据科学如此重要的原因之一是它海量的数据分析和可视化库。在本文中，我们讨论了最受欢迎的一些。
Milvusdm (Milvus Data Migration) 是一款针对 Milvus 研发的数据迁移工具，支持 Milvus 数据传输以及数据文件的导入与导出：
这里不在赘述，参考如何获取NASA数据，下面的例子根据下载的LandCover与Rainfall数据进行展示，如何利用R语音进行读取，然后绘图。先加载所需R包及地图文件
HDF（Hierarchical Data Format）由NCSA（National Center for Supercomputing Applications）设计提出，官方对其定义是：HDF5 is a unique technology suite that makes possible the management of extremely large and complex data collections.
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件（即.hdf文件）的读取、处理与像元值可视化等操作。此外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图，读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜。
现在的数据科学比赛提供的数据量越来越大，动不动几十个GB，甚至上百GB，这就要考验机器性能和数据处理能力。
h5py官方文档：https://docs.h5py.org/en/stable/build.html
Pandas 提供了强大的 IO 操作功能，可以方便地读取和写入各种数据源，包括文本文件、数据库、Excel 表格等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中的高级 IO 操作，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
Pandas是数据科学和数据竞赛中常见的库，我们使用Pandas可以进行快速读取数据、分析数据、构造特征。但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，如果你没有合适的使用，那么Pandas可能运行速度非常慢。本文将整理一些Pandas使用技巧，主要是用来节约内存和提高代码速度。
但无论这些工具包处理数据的时间多快，在碰到例如10G以上的数据时，都还是会耗费一些时间的，快的可能几十秒，慢的可能几十分钟，然后再进行一些特征抽取等等，快的话也得几十分钟，而此时，为了节省时间消耗，我们就需要将这些中间结果线存储到磁盘上面，而不同格式的存储，带来的差别是巨大的，比如：
数据输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具，常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言，根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取，此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。 HDF5的dataset虽然与Numpy的数组在接口上很相近，但是支持更多对外透明的存储特征，如数据压缩，误差检测，分块传输。
以上就是python查看hdf5文件的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
LMDB格式的优点： - 基于文件映射IO（memory-mapped），数据速率更好 - 对大规模数据集更有效.
因为研究方向的变动将本号更名为《R语言交流中心与Python深耕之路》，从R语言扩展到Python编程。今天给大家介绍下一个完整的深度学习模型的构建所需要的必备python模块。
MAIAC全称Multi-Angle Implementationof Atmospheric Correction algorithm （多角度大气校正算法），主要生产的是气溶胶光学厚度（AOD）产品，在MODIS数据库中的序列号是MCD19A2，目前有c6和c6.1两个版本。空间分辨率1km，时间分辨率为1d。这个算法得到的AOD更为精确，同时获得的AOD范围也更为广泛。有兴趣的同学可以到NASA官网了解更为丰富的MAIAC算法细节（本文不做扩展）。
今天给大家介绍下，R处理NASA下载的降雨量数据 在进行环境数据分析时候，经常需要用到降雨量的信息，而NASA提供了每年，每个月甚至每天的降雨量数据。 如何下载NASA降雨量数据，见此链接。
在处理分子动力学模拟的数据时，不可避免的会遇到众多的大轨迹文件。因此以什么样的格式来存储这些庞大的轨迹数据，也是一个在分子动力学模拟软件设计初期就应该妥善考虑的问题。现有的比较常见的方式，大致可以分为存成明文的和存成二进制的两种方式。这两种方式各有优劣，明文存储可读性较好，二进制文件压缩率较好，不会占用太大的空间。又因为我们也不会经常性的去打开轨迹文件一个一个的检索，因此二进制文件是一个更好的存储格式选项。如果不仅仅限于分子动力学模拟的领域，在其他数据领域经常用的格式有npz等。而经过各种格式的对比之后，发现hdf5格式是一种非常适合用来存储分子动力学轨迹的文件，其原因主要有：
1. Boost库：它是一个可移植、跨平台，提供源代码的C++库，作为标准库的后备。
load_model代码包含load_weights的代码，区别在于load_weights时需要先有网络、并且load_weights需要将权重数据写入到对应网络层的tensor中。
今天打算使用GDAL读取MODIS影像数据，由于我的MODIS是HDF4格式，而默认的GDAL是不包含HDF数据驱动的，所以必须重新编译GDAL。 我的开发环境是Ubuntu 14.04，首先安装需要的HDF包。 sudo apt-get install libhdf4-alt-dev libhdf5-dev libnetcdf-dev hdf4-tools hdf5-tools libgeos-dev libproj-dev 其中，libhdf4-alt-dev，libhdf5-dev，libnetcdf-dev分别是HDF4, HDF5, NetCDF数据的开发库，hdf4-tools和hdf5-tools分别是HDF4和HDF4的命令行工具。libgeos-dev和libproj-dev分别是GEOS和Proj.4的库。 特别需要注意的是：对于HDF4不要安装libhdf4-dev而需要安装libhdf4-alt-dev。我今天刚开始安装的是libhdf４-dev，编译安装都没有问题。但是读数据的时候一直提示打不开HDF4的数据。折腾了好久，最后，网上查询到说是libhdf4-dev包中含有一个NetCDF库的兼容API导致的。 接下来是下载源码进行编译，进入源码目录，执行下面命令。 ./configure --with-geos --with-static-proj4 --with-hdf4 --with-hdf5 --with-netcdf --enable-debug make sudo make install 将lib库添加到用户环境变量中，我是在~/.profile文件中进行的配置： export LD_LIBRARY_PATH=/lib:/usr/lib:/usr/local/lib 最后使用sudo ldconfig命令使之生效。 利用其读取MODIS数据如下图：
hdf5文件是一种大数据存储结构，除了目前介绍的hdf5r包之外，同时cran中的h5包，Bioconductor中的rhdf5也能够实现类似的功能。
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
相关文章：LIDC-IDRI肺结节公开数据集Dicom和XML标注详解 ---- 一、数据源 训练数据源为LIDC-IDRI，该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。该数据是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期癌症检测。 该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。在第一阶段，每位医师分别独立诊断并标注病患位置，其中会标注三中
convert_imageset是将我们准备的数据集文件转换为caffe接口更快读取的LMDB或HDF5数据类型。
一个HDF5文件就是一个容器，用于储存两类对象：datasets，类似于数组的数据集合；groups，类似于文件夹的容器，可以储存datasets和其它groups。当使用h5py时，最基本的准则为：
本教程介绍了Apache Kafka的核心概念及其在可靠性、可伸缩性、持久性和性能至关重要的环境中所扮演的角色。
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。
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