pandas.HDFStore.append

HDFStore.append(key, value, format=None, axes=None, index=True, append=True, complib=None, complevel=None, columns=None, min_itemsize=None, nan_rep=None, chunksize=None, expectedrows=None, dropna=None, data_columns=None, encoding=None, errors='strict')

在文件中追加到表。

节点必须已经存在并且是表格格式。

参数:

关键str

要附加的对象键。

值{Series, DataFrame}

要附加的对象的值。

格式‘table’ 是默认的

在 HDFStore 中存储对象时使用的格式。值可以是以下之一：

'table'

表格格式。写成一个 PyTables 表格结构，这可能会表现较差，但允许更灵活的操作，如搜索/选择数据子集。

axes默认 None

此参数目前不被接受。

索引布尔值, 默认为 True

将 DataFrame 索引写为一个列。

追加布尔值, 默认为 True

将输入数据追加到现有数据中。

complib默认 None

此参数目前不被接受。

complevelint, 0-9, 默认 None

指定数据的压缩级别。值为0或None将禁用压缩。

列默认 None

此参数目前不被接受，请尝试 data_columns。

min_itemsizeint, dict, 或 None

指定最小字符串大小的列的字典。

nan_repstr

用作 str nan 表示的字符串。

chunksize整数或无

将写作分块的大小。

expectedrowsint

此表的预期总行大小。

dropnabool, 默认 False, 可选

不要将所有NaN行写入由选项’io.hdf.dropna_table’设置的存储中。

data_columns列的列表，或 True，默认 None

要创建为磁盘查询的索引数据列的列列表，或为 True 以使用所有列。默认情况下，仅对象的轴被索引。请参见 这里。

编码默认 None

为 str 提供一个编码。

错误str, 默认 ‘strict’

用于编码错误的错误处理方案。默认值是 ‘strict’，表示编码错误会引发 UnicodeEncodeError。其他可能的值包括 ‘ignore’、’replace’ 和 ‘xmlcharrefreplace’，以及任何其他使用 codecs.register_error 注册的能够处理 UnicodeEncodeErrors 的名称。

参见

HDFStore.append_to_multiple

追加到多个表。

备注

不 检查追加的数据是否与表中现有数据重叠，所以请小心

例子

>>> df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]], columns=["A", "B"])
>>> store = pd.HDFStore("store.h5", "w")  
>>> store.put("data", df1, format="table")  
>>> df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]], columns=["A", "B"])
>>> store.append("data", df2)  
>>> store.close()  
   A  B
0  1  2
1  3  4
0  5  6
1  7  8