dask_expr.to_hdf

dask_expr.to_hdf¶

dask_expr.to_hdf(df, path, key, mode='a', append=False, scheduler=None, name_function=None, compute=True, lock=None, dask_kwargs=None, **kwargs)[源代码]¶

将 Dask DataFrame 存储到分层数据格式 (HDF) 文件

这是 Pandas 同名函数的并行版本。有关共享关键字参数的更多详细信息，请参阅 Pandas 文档字符串。

此函数与 Pandas 版本的不同之处在于，它并行保存 Dask DataFrame 的多个分区，可以保存到多个文件中，或者保存到同一文件内的多个数据集中。您可以通过在文件名或数据路径中使用星号 * 以及一个可选的 name_function 来指定这种并行性。星号将被替换为从 0 开始的递增整数序列，或者被替换为对这些整数中的每一个调用 name_function 的结果。

此函数仅支持 Pandas 'table' 格式，不支持更专业的 'fixed' 格式。

参数

路径string, pathlib.Path: 目标文件的路径。支持字符串、pathlib.Path 或任何实现 __fspath__ 协议的对象。可以包含 * 来表示多个文件名。
关键字符串: 文件内的数据路径。可能包含一个 * 来表示多个位置。
name_function函数: 一个将上述选项中的 * 转换为字符串的函数。应接受一个从 0 到分区数量的数字，并返回一个字符串。（参见下面的示例）
计算布尔: 是否立即执行。如果为 False，则返回一个 dask.Delayed 值。
锁bool, Lock, 可选: 用于防止并发问题的锁。默认情况下，如果需要锁，将根据您的调度器使用 threading.Lock、multiprocessing.Lock 或 SerializableLock。有关锁选择的更多信息，请参阅 dask.utils.get_scheduler_lock。
调度器字符串: 要使用的调度器，如“线程”或“进程”
**其他：: 更多信息请参见 pandas.to_hdf

返回

文件名列表: 如果 compute 为 True，则返回。每个分区保存到的文件名列表。
延迟dask.Delayed: 如果 compute 为 False，则返回。延迟对象，用于在计算时执行 to_hdf。

参见

read_hdf
to_parquet

示例

将数据保存到单个文件

>>> df.to_hdf('output.hdf', '/data')            

将数据保存到同一文件内的多个数据路径：

>>> df.to_hdf('output.hdf', '/data-*')          

保存数据到多个文件：

>>> df.to_hdf('output-*.hdf', '/data')          

使用多进程调度器将数据保存到多个文件中：

>>> df.to_hdf('output-*.hdf', '/data', scheduler='processes') 

指定自定义命名方案。这将文件写为 ‘2000-01-01.hdf’, ‘2000-01-02.hdf’, ‘2000-01-03.hdf’, 等等。

>>> from datetime import date, timedelta
>>> base = date(year=2000, month=1, day=1)
>>> def name_function(i):
...     ''' Convert integer 0 to n to a string '''
...     return base + timedelta(days=i)

>>> df.to_hdf('*.hdf', '/data', name_function=name_function) 

dask_expr.to_parquet

dask_expr.to_records