熊猫HDFStore :省略重复

Question

我有一个HDFStore，每晚输入数据。我在想，如果系统崩溃等，我可能会重新运行进程，所以我想确保，如果已经存在一排熊猫不包括这个，当进程下一次运行。有没有一种方法可以查找副本而不包括它们？

Answer 1

如果HDFStore中有唯一索引，则可以使用以下方法：

创建示例DF：

In [34]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(5,3), columns=list('abc'))

In [35]: df
Out[35]:
          a         b         c
0  0.407144  0.972121  0.462502
1  0.044768  0.165924  0.852705
2  0.703686  0.156382  0.066925
3  0.912794  0.362916  0.866779
4  0.156249  0.625272  0.360799

将其保存到HDFStore：

In [36]: store = pd.HDFStore(r'd:/temp/t.h5')

In [37]: store.append('test', df, format='t')

向DF添加一个新行：

In [38]: df.loc[len(df)] = [-1, -1, -1]

In [39]: df
Out[39]:
          a         b         c
0  0.407144  0.972121  0.462502
1  0.044768  0.165924  0.852705
2  0.703686  0.156382  0.066925
3  0.912794  0.362916  0.866779
4  0.156249  0.625272  0.360799
5 -1.000000 -1.000000 -1.000000   # new row, which is NOT in the HDF file

选择复制的行的索引：

In [40]: idx = store.select('test', where="index in df.index", columns=['index']).index

核对：

In [41]: df.query("index not in @idx")
Out[41]:
     a    b    c
5 -1.0 -1.0 -1.0

只向HDFStore附加那些尚未保存的行：

In [42]: store.append('test', df.query("index not in @idx"), format='t')

核对：

In [43]: store.select('test')
Out[43]:
          a         b         c
0  0.407144  0.972121  0.462502
1  0.044768  0.165924  0.852705
2  0.703686  0.156382  0.066925
3  0.912794  0.362916  0.866779
4  0.156249  0.625272  0.360799
5 -1.000000 -1.000000 -1.000000   # new row has been added

Answer 2

如果代码中有数据，则可以添加数据并应用于它：

.drop_duplicates()

这将从dataframe中删除任何重复的数据。

希望这有帮助