Python 熊猫阅读带有'的hdf；其中'；条件限制？

我需要查询带有

where

子句的

HDF5

文件，其中有3个条件，其中一个条件是长度为30的列表：

myList = list(xrange(30))

h5DF   = pd.read_hdf(h5Filename, 'df', where='index=myList & date=dateString & time=timeString')

上面的查询给出了

ValueError:输入太多

，错误是可再现的

如果我将列表长度减少到29（三个条件）：

或条件数仅为两个（列表长度为30）：

然后它执行得很好：

myList = list(xrange(30))

h5DF   = pd.read_hdf(h5Filename, 'df', where='index=myList & time=timeString')

这是已知的限制吗？pandas的文档没有提到这个限制，在搜索这个论坛之后，似乎还没有人遇到这个限制

版本为

0.15.2

。非常感谢您的帮助。

此问题已得到解答

这是一个缺陷，

numpy/numexpr

无法处理树中超过31个操作数。在

HDFStore

的where中，像

foo=[1,2,3,4]

这样的表达式会生成像

（foo==1）|（foo==2）…

这样的表达式，因此这些表达式会展开，如果太多，则可能会失败

HDFStore

使用单个操作数处理此操作（如果您只有

foo=[range（31）]，则为低）

是可以的，但由于您碰巧有一个嵌套的子表达式，其中子节点本身太长，因此会出现错误

通常，更好的方法是选择更大的范围（例如，可能是每个操作数选择的终点），然后在内存中执行

.isin

。它甚至可能更快，因为HDF5在选择更大范围时往往效率更高（即使您将更多数据带到内存中），而不是个人选择

myList = list(xrange(30))

h5DF   = pd.read_hdf(h5Filename, 'df', where='index=myList & time=timeString')