数据表 (astropy.table ）¶
介绍¶
astropy.table 提供以熟悉的方式存储和操作异构数据表的功能 numpy 用户。该软件包的几个显著功能是：
入门¶
创建表、访问表元素和修改表的基本工作流如下所示。这些例子展示了一个简洁的案例，而 astropy.table 文档可从 使用 table 部分。
首先创建一个简单的表，其中包含名为 a ， b ， c 和 d . 这些列有integer、float、string和 Quantity 数值分别为：
>>> from astropy.table import QTable
>>> import astropy.units as u
>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 4, 5], dtype=np.int32)
>>> b = [2.0, 5.0, 8.5]
>>> c = ['x', 'y', 'z']
>>> d = [10, 20, 30] * u.m / u.s
>>> t = QTable([a, b, c, d],
... names=('a', 'b', 'c', 'd'),
... meta={'name': 'first table'})
评论：
柱
a是一个numpy使用指定的数组dtype属于int32. 如果未提供数据类型，则整数的默认类型为int64在Mac和Linux上int32在Windows上。柱
b是一个列表float值，表示为float64.柱
c是一个列表str值，以unicode表示。看到了吗 Bytestring列 更多信息。柱
d是一个Quantity数组。自从我们用过QTable，这将存储一个本机Quantity在桌子里，带来了 单位和数量 (astropy.units ） 到表中的此列。
注解
如果表数据没有单位或您不想使用 Quantity ，然后您可以使用 Table 类来创建表。这个 only 两者之间的区别 QTable 和 Table 添加具有单位的列时的行为。看到了吗 数量和数量 和 带单位的列 有关差异和用例的详细信息。
还有很多其他的方法 构造表 ，包括来自行列表（元组或dict），来自 numpy 结构化或二维数组，通过增量添加列或行，甚至从 pandas.DataFrame .
有几种方法 访问表 . 您可以获得有关表值和列定义的详细信息，如下所示：
>>> t
<QTable length=3>
a b c d
m / s
int32 float64 str1 float64
----- ------- ---- -------
1 2.0 x 10.0
4 5.0 y 20.0
5 8.5 z 30.0
您可以按如下方式获取有关表的摘要信息：
>>> t.info
<QTable length=3>
name dtype unit class
---- ------- ----- --------
a int32 Column
b float64 Column
c str1 Column
d float64 m / s Quantity
在Jupyter笔记本中，表显示为格式化的HTML表（可以通过改变 astropy.table.default_notebook_table_class 配置项）：
或者你可以在浏览器中搜索到一个更漂亮的笔记本电脑界面，并使用 show_in_notebook ：
如果打印表格（从笔记本或在文本控制台会话中），则会显示格式化版本：
>>> print(t)
a b c d
m / s
--- --- --- -----
1 2.0 x 10.0
4 5.0 y 20.0
5 8.5 z 30.0
如果您不喜欢特定列的格式，可以更改它：
>>> t['b'].info.format = '7.3f'
>>> print(t)
a b c d
m / s
--- ------- --- -----
1 2.000 x 10.0
4 5.000 y 20.0
5 8.500 z 30.0
对于长表格，您可以在表格中上下滚动一页：
>>> t.more()
也可以在浏览器中将其显示为HTML格式的表：
>>> t.show_in_browser()
或作为交互式（可搜索和可排序）javascript表：
>>> t.show_in_browser(jsviewer=True)
现在检查有关表的一些高级信息：
>>> t.colnames
['a', 'b', 'c', 'd']
>>> len(t)
3
>>> t.meta
{'name': 'first table'}
使用“熟悉”按列或行访问数据 numpy 结构化数组语法：
>>> t['a'] # Column 'a'
<Column name='a' dtype='int32' length=3>
1
4
5
>>> t['a'][1] # Row 1 of column 'a'
4
>>> t[1] # Row object for table row index=1
<Row index=1>
a b c d
m / s
int32 float64 str1 float64
----- ------- ---- -------
4 5.000 y 20.0
>>> t[1]['a'] # Column 'a' of row 1
4
可以按行（使用切片）或按列（使用列名）检索表的子集，其中该子集将作为新表返回：
>>> print(t[0:2]) # Table object with rows 0 and 1
a b c d
m / s
--- ------- --- -----
1 2.000 x 10.0
4 5.000 y 20.0
>>> print(t['a', 'c']) # Table with cols 'a', 'c'
a c
--- ---
1 x
4 y
5 z
修改表 “就位”非常灵活，可以像您预期的那样工作：
>>> t['a'][:] = [-1, -2, -3] # Set all column values in place
>>> t['a'][2] = 30 # Set row 2 of column 'a'
>>> t[1] = (8, 9.0, "W", 4 * u.m / u.s) # Set all row values
>>> t[1]['b'] = -9 # Set column 'b' of row 1
>>> t[0:2]['b'] = 100.0 # Set column 'b' of rows 0 and 1
>>> print(t)
a b c d
m / s
--- ------- --- -----
-1 100.000 x 10.0
8 100.000 W 4.0
30 8.500 z 30.0
使用以下内容替换、添加、删除和重命名列：
>>> t['b'] = ['a', 'new', 'dtype'] # Replace column b (different from in-place)
>>> t['e'] = [1, 2, 3] # Add column d
>>> del t['c'] # Delete column c
>>> t.rename_column('a', 'A') # Rename column a to A
>>> t.colnames
['A', 'b', 'd', 'e']
将新数据行添加到表中如下所示。请注意，单位值在中给出 cm / s 但将作为 0.1 m / s 与现有单位一致。
>>> t.add_row([-8, 'string', 10 * u.cm / u.s, 10])
>>> len(t)
4
您可以创建一个支持缺失值的表，例如，通过设置 masked=True ：：
>>> t = QTable([a, b, c], names=('a', 'b', 'c'), masked=True, dtype=('i4', 'f8', 'U1'))
>>> t['a'].mask = [True, True, False]
>>> t
<QTable masked=True length=3>
a b c
int32 float64 str1
----- ------- ----
-- 2.0 x
-- 5.0 y
5 8.5 z
除了 Quantity ，可以包括某些对象类型，例如 Time ， SkyCoord 和 NdarrayMixin 在你的桌子上。这些“mixin”列的行为类似于常规 Column 以及本机对象类型（请参见 混合柱 ）例如：：
>>> from astropy.time import Time
>>> from astropy.coordinates import SkyCoord
>>> tm = Time(['2000:002', '2002:345'])
>>> sc = SkyCoord([10, 20], [-45, +40], unit='deg')
>>> t = QTable([tm, sc], names=['time', 'skycoord'])
>>> t
<QTable length=2>
time skycoord
deg,deg
object object
--------------------- ----------
2000:002:00:00:00.000 10.0,-45.0
2002:345:00:00:00.000 20.0,40.0
现在让我们计算一下 Chandra X-ray Observatory 在船上 STS-93 把这个作为一个 Quantity 天数：
>>> dt = t['time'] - Time('1999-07-23 04:30:59.984')
>>> t['dt_cxo'] = dt.to(u.d)
>>> t['dt_cxo'].info.format = '.3f'
>>> print(t)
time skycoord dt_cxo
deg,deg d
--------------------- ---------- --------
2000:002:00:00:00.000 10.0,-45.0 162.812
2002:345:00:00:00.000 20.0,40.0 1236.812
性能提示¶
>>> from astropy.table import Table
>>> t = Table(names=['a', 'b'])
>>> for i in range(100):
... t.add_row((1, 2))
如果确实需要在代码中循环以创建行，一种更快的方法是构造一个行列表，然后创建 Table 最后的对象：
>>> rows = []
>>> for i in range(100):
... rows.append((1, 2))
>>> t = Table(rows=rows, names=['a', 'b'])
写一篇 Table 具有 MaskedColumn 到 .ecsv 使用 write() 可能很慢：
>>> from astropy.table import Table
>>> import numpy as np
>>> x = np.arange(10000, dtype=float)
>>> tm = Table([x], masked=True)
>>> tm.write('tm.ecsv', overwrite=True)
如果你想写 .ecsv 使用 write() 然后使用 serialize_method='data_mask' . 这将使用非屏蔽版本的数据，而且速度更快：
>>> tm.write('tm.ecsv', overwrite=True, serialize_method='data_mask')
Read FITS with memmap=True¶
默认情况下 read() 将整个表读入内存，这可能会占用大量内存，也可能会占用大量时间，具体取决于表大小和文件格式。在某些情况下，通过选择选项，可以只读取表的一个子集 memmap=True .
对于FITS二进制表，数据是逐行存储的，并且可以只读取行的子集，但是读取整列会将整个表数据加载到内存中：
>>> import numpy as np
>>> from astropy.table import Table
>>> tbl = Table({'a': np.arange(1e7),
... 'b': np.arange(1e7, dtype=float),
... 'c': np.arange(1e7, dtype=float)})
>>> tbl.write('test.fits', overwrite=True)
>>> table = Table.read('test.fits', memmap=True) # Very fast, doesn't actually load data
>>> table2 = tbl[:100] # Fast, will read only first 100 rows
>>> print(table2) # Accessing column data triggers the read
a b c
---- ---- ----
0.0 0.0 0.0
1.0 1.0 1.0
2.0 2.0 2.0
... ... ...
98.0 98.0 98.0
99.0 99.0 99.0
Length = 100 rows
>>> col = table['my_column'] # Will load all table into memory
目前 read() 不支持 memmap=True 对于HDF5和ASCII文件格式。
参考/API¶
astropy.table公司包裹¶
功能¶
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沿列堆叠表格（水平） |
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在指定的键上执行左表与右表的联接。 |
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表示输入表 |
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取一组表行的差异。 |
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返回表的唯一行。 |
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垂直堆叠表格（沿行） |
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按深度排列表中的列 |
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使用距离匹配在SkyCoord列上加入的帮助函数。 |
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使用距离匹配连接表列的助手函数。 |
Classes¶
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纯Python中的一种基本的二进制搜索树，用作索引引擎。 |
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定义要在表对象中使用的数据列。 |
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用于存储诸如名称、描述、格式等元信息的容器。 |
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的配置参数 |
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提供表的交互式HTML导出。 |
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定义在表对象中使用的屏蔽数据列。 |
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Mixin column类允许在表中存储任意numpy ndarray。 |
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表示异构数据表的类。 |
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表示表对象的一行的类。 |
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快速的基于树的索引实现，使用 |
dict的子类，在表示中用于包含mixin属性（主数据或类似数组的属性）的名称（以及可能的其他信息），该属性被序列化为表中的列。 |
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使用numpy数组列表实现已排序的数组容器。 |
警告类，用于为字符串列分配由于基（numpy）字符串长度太短而被截断的值。 |
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表示异构数据表的类。 |
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为表子类定义自定义属性的描述符。 |
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一组列的OrderedDict子类。 |
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当通过替换表列时的警告类 Table.__setitem__ 语法，例如。 |