pandas to_hdf遇到的各种问题，以及合适的压缩格式

Missing optional dependency ‘tables‘. Use pip or conda to install tables
遇到这个问题就是说明，你需要安装pip install --user tables
不需要import tables即可，
原因是没有能读取h5格式的程序

DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, mode=‘a’, complevel=None, complib=None, append=False, format=None, index=True, min_itemsize=None, nan_rep=None, dropna=None, data_columns=None, errors=‘strict’, encoding=‘UTF-8’)

使用HDFStore将包含的数据写入HDF5文件。

分层数据格式（HDF）是自描述的，允许应用程序在没有外部信息的情况下解释文件的结构和内容。一个HDF文件可以包含相关对象的混合，这些对象可以作为一个组或作为单个对象进行访问。

为了将另一个DataFrame或Series添加到现有的HDF文件中，请使用附加模式和另一个键。

用这一行就可
df.to_hdf(‘name.h5’,key=‘c’,complevel=9, complib=“blosc”)
经过大量测试，这种方式压缩比例和压缩后读取速度都是比较好的

标签：tables,None,complevel,HDF,hdf,文件,格式,pandas
来源： https://blog.csdn.net/weixin_44387713/article/details/122009566