Python dask.dataframe.Series.to_hdf用法及代码示例

用法:
Series.to_hdf(path_or_buf, key, mode='a', append=False, **kwargs)

将 Dask Dataframe 存储为分层数据格式 (HDF) 文件

这是同名 Pandas 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将 Dask DataFrame 的许多分区并行保存到多个文件或同一文件中的多个数据集。您可以在文件名或数据路径中使用星号 * 和可选的 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，或在每个整数上调用 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：

path：字符串，pathlib.Path: 目标文件名的路径。支持字符串 pathlib.Path 或任何实现 __fspath__ 协议的对象。可能包含 * 来表示许多文件名。
key：string: 文件中的数据路径。可能包含 * 来表示许多位置
name_function：函数: 将上述选项中的* 转换为字符串的函数。应该接受一个从 0 到分区数的数字并返回一个字符串。 (见下面的例子)
compute：bool: 是否立即执行。如果为 False，则返回 dask.Delayed 值。
lock：锁，可选: 用于防止并发问题的锁定。默认情况下，如果需要锁定，将根据您的调度程序使用 threading.Lock , multiprocessing.Lock 或 SerializableLock。有关锁定选择的更多信息，请参见 dask.utils.get_scheduler_lock。
scheduler：string: 要使用的调度程序，例如“threads” or “processes”
**other:: 有关更多信息，请参见 pandas.to_hdf

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

例子：

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中的多个数据路径：

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

将数据保存到多个文件：

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

使用多处理调度程序将数据保存到多个文件：

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

指定自定义命名方案。这会将文件写入“2000-01-01.hdf”、“2000-01-02.hdf”、“2000-01-03.hdf”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)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.Series.to_hdf。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

用法:

参数：

返回：

例子：