HDF形式でデータの書き込みを行う

#1.この記事は

データ読み取りの高速化のためにHDFフォーマットにてDataFrame型データを保存する方法の紹介です。

#2.内容

保存　　　：store.put( 'h5ファイル中のデータを置く場所' , DataFrame名 )
読み取り　：store( 'h5ファイル中のデータを読み出す場所を指定')

sample.py

import pandas as pd
import numpy as np
DATA_STORE = './data/asset.h5'

dat = [
    ['2019-07-01','9997','740'],
    ['2019-07-02','9997','749'],
    ['2019-07-03','9997','757'],
    ['2019-07-04','9997','769'],
    ['2019-07-05','9997','762'],
    ['2019-07-08','9997','860']
]
df4 = pd.DataFrame(dat,columns=["A","B","C"])
print("df4",df4)

# DATA_STOREに作成したasset.h5ファイルにHDF形式でDataFrame df4を書き込む。
# 書式：store.put( 'h5ファイル中のデータを置く場所' , DataFrame名 )

with pd.HDFStore(DATA_STORE) as store:
   store.put('general/test', df4)

# DATA_STOREに作成したasset.h5ファイルからデータの読み出しを行う。
# 書式：store( 'h5ファイル中のデータを読み出す場所を指定')

with pd.HDFStore(DATA_STORE) as store:
    df5 = store['general/test']    
print(df5)

output

df4
            A     B    C
0  2019-07-01  9997  740
1  2019-07-02  9997  749
2  2019-07-03  9997  757
3  2019-07-04  9997  769
4  2019-07-05  9997  762
5  2019-07-08  9997  860

df5
            A     B    C
0  2019-07-01  9997  740
1  2019-07-02  9997  749
2  2019-07-03  9997  757
3  2019-07-04  9997  769
4  2019-07-05  9997  762
5  2019-07-08  9997  860