读HDF5格式的文件

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HDF格式简介

HDF（Hierarchical Data Format）指一种为存储和处理大容量科学数据设计的文件格式及相应库文件。其中Hierarchical 是层级结构的意思，也就是说，HDF的文件结构是分层的，像文件夹一样，上层文件夹套下层文件夹。

python读取HDF文件

现在比较常用的HDF文件的格式是HDF5，可以使用python的h5py库来读取。

下面提供的这个函数，可以输入文件名，读取HDF5文件，输出numpy的DataFrame格式的数据。

import h5py
import numpy as np
import pandas as pd
def read_hdf(ff):
    f = h5py.File(ff,'r')
    print('f',type(f))
    df = pd.DataFrame()
    for group in f.keys():
        print(group)
        #根据一级组名获得其下面的组
        group_read = f[group]
#         print('group_read',type(group_read),isinstance(group_read,h5py._hl.group.Group))
        if isinstance(group_read,h5py._hl.group.Group):
            #遍历该一级组下面的子组
            for subgroup in group_read.keys():
    #             print(subgroup)     
                #根据一级组和二级组名获取其下面的dataset          
                dset_read = f[group+'/'+subgroup]                           
                #遍历该子组下所有的dataset
                for dset in dset_read.keys():
                    #获取dataset数据
                    dset1 = f[group+'/'+subgroup+'/'+dset]
#                     print('dset1',type(dset1))
    #                 print(dset1.name)
                    data = np.array(dset1)
        #             print(data,type(data),data.shape)
                    #添加到DataFrame中
                    df = pd.concat([df,pd.DataFrame({dset1.name:list(data)})],axis=1)
        elif isinstance(group_read,h5py._hl.dataset.Dataset):
            data = np.array(group_read)
            df = pd.concat([df,pd.DataFrame({group:list(data)})],axis=1)
#     print(df)
    return df