HDF5中的数据存储在数据集中，这些数据集是同构数组，可能是多维的，最多32个维度，每个维度的最大长度为无符号64位整数(列数)，包含任意大小的数据类型，包括单个数据集的上限超过16 exabytes的复合数据类型。数据集用于保存结构化数据，如numpy数组、pandas数据帧、图像和电子表格。我还没有找到任何直接将纯文本或tar.gz文件放入HDF5的方法。但是，使用Python可以将文件读入字符串，并将其放入数据集中，如Strings in HDF5所示。除了数据集，组是HDF5中的另一种主要对象类型，是数据集和其他组的容器。数据集和组类似于文件和目录(或文件夹)，并为分层格式(如Unix文件系统)提供了基础，在该文件系统中，可以使用以/开头的路径名访问对象。HDF5文件是可能包含多个数据集和组的容器，没有大小限制。

为了更好地了解HDF5是什么，我建议从HDF5 Downloads下载它和附带的实用程序以及HDFView，全部安装，然后通过Learning HDF5 with HDFView，这可以在30分钟内完成。HDFView是一个Java GUI，它使与HDF5的交互变得容易，但是您不能简单地将文件拖放到其中，而是可以将文件数据导入到数据集中。创建HDF5文件并使用pandas向其中添加数据帧非常容易，这是将数据放入HDF5文件的好方法。下面就是一个例子。有关HDF5的更多信息，您可以查看HDF5 Tutorials、HDF5 Python Examples by API、Additional HDF5 Python Examples上列出的其他教程和HDF5 for Python上的Python h5py包文档。关于熊猫的更多信息，10 Minutes to pandas是一个很好的开始，接下来是一系列代码示例的pandas Cookbook和Wes McKinney的Python for Data Analysis，这是自他发明和开发了大部分熊猫以来，关于熊猫的最好的教程，也是一位优秀的作者。

下面是一个使用pandas创建HDF5文件、将数据帧加载到其中并在另一个变量中检索和存储其副本的示例：In [193]: import pandas as pd

In [194]: frame = pd.read_csv('test.csv')

In [195]: frame

Out[195]:

a b c d message

0 1 2 3 4 one

1 5 6 7 8 two

2 9 10 11 12 three

In [196]: type(frame)

Out[196]: pandas.core.frame.DataFrame

In [197]: hdf5store = pd.HDFStore('mydata.h5')

In [198] %ls mydata.h5

Volume in drive C is OS

Volume Serial Number is 5B75-665D

Directory of C:\Users\tn\Documents\python\pydata

09/02/2015 12:41 PM 0 mydata.h5

1 File(s) 0 bytes

0 Dir(s) 300,651,331,584 bytes free

In [199]: hd5store['frame'] = frame

In [200]: hdf5store

Out[200]:

File path: mydata.h5

/frame frame (shape->[3,5])

In [201]: list(hdf5store.items())

Out[201]:

[('/frame', /frame (Group) ''

children := ['block0_values' (Array), 'block0_items' (Array), 'axis1' (Array), 'block1_items' (Array), 'axis0' (Array), 'block1_values' (VLArray)])]

In [202]: hdf5store.close()

现在演示从mydata.h5检索帧的能力：In [203]: hdf5store2 = pd.HDFStore('mydata.h5')

In [204]: list(hdf5store2.items())

Out[204]:

[('/frame', /frame (Group) ''

children := ['block0_values' (Array), 'block0_items' (Array), 'axis1' (Array), 'block1_items' (Array), 'axis0' (Array), 'block1_values' (VLArray)])]

In [205]: framecopy = hdf5store2['frame']

In [206]: framecopy

Out[206]:

a b c d message

0 1 2 3 4 one

1 5 6 7 8 two

2 9 10 11 12 three

In [207]: framecopy == frame

Out[207]:

a b c d message

0 True True True True True

1 True True True True True

2 True True True True True

In [208]: hdf5store2.close()