pandas.read_hdf(path_or_buf, key=None, mode='r', errors='strict', where=None, start=None, stop=None, columns=None, iterator=False, chunksize=None, **kwargs) [源代码]
如打开存储读取数据，之后关闭它。
根据位置条件检索存储在文件中的pandas对象。
注意：Pandas使用PyTables来读写HDF5文件，这允许在使用 "fixed" 格式时用pickle序列化object-dtype对象。加载从不可信源接收的pickle数据可能是不安全的。
更多信息查看：https://docs.python.org/3/library/pickle.html
参数： | path_or_buffer： 任何有效的字符串路径都可以接受。仅支持本地文件系统， 不支持远程url和类文件对象。 如想传入一个路径对象，pandas接受任何 或者，pandas接受打开的 key： 存储中的组标识符。如果HDF文件包含单个pandas对象， 则可以省略。 mode： 打开文件时使用的模式。如果 是 errors： 指定如何处理编码和解码错误。有关选项的完整列表， 请参阅open()的errors参数。 where： Term(或可转换)对象的列表。 start： 开始选择的行号。 stop： 停止选择的行号。 columns： 要返回的列名列表。 iterator： 返回一个可迭代的对象 chunksize： 使用迭代器时在迭代中包含的行数。 **kwargs：传递给 |
返回： | item：object 选择的对象。返回类型取决于存储的对象。 |
例如，
>>> df = pd.DataFrame([[1, 1.0, 'a']], columns=['x', 'y', 'z'])
>>> df.to_hdf('./store.h5', 'data')
>>> reread = pd.read_hdf('./store.h5')