Прочитайте HDF - Работа с иерархией через Pandas

Я думаю, у вас есть небольшая ошибка в определении ключа. PyTables (пакет, который Pandas использует для чтения данных HDF5) требует определенного пути, начинающегося с «/». Попробуй это:

df_d = pd.read_hdf('2D_rdb_NA_NA.h5', key='/0000/data') # include the leading /    
df_g = pd.read_hdf('2D_rdb_NA_NA.h5', key='/0000/grid') # same

Я думаю, проблема в том, что ваш файл HDF5 не был создан с помощью Pandas (и Pandas ожидает, что определенный формат/схема будет читать файлы h5). Я создал 2 тестовых файла, чтобы продемонстрировать разницу на основе пакета, использованного для создания файла. Код для создания двух файлов находится в конце.

Начните с опроса файла HDF5 с помощью метода .info() из pandas.HDFStore API. См. ниже:

with pd.HDFStore('SO_76007953_pd.h5') as h5_store:
    print(h5_store.info())

Это создаст МНОГО вывода, если файл был создан с помощью Pandas. Вывод для файла, который я создал с помощью Pandas:

<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: SO_76007953_pd.h5
/0000/data            frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->1,indexers->[index],dc->[])
/0000/grid            frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->1,indexers->[index],dc->[])
/0001/data            frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->1,indexers->[index],dc->[])
/0001/grid            frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->1,indexers->[index],dc->[])
/0002/data            frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->1,indexers->[index],dc->[])
/0002/grid            frame_table  (typ->appendable,nrows->10,ncols->1,indexers->[index],dc->[])

Однако, если он НЕ был создан с помощью Pandas, вы получите очень мало вывода. Вывод для файла, созданного с помощью h5py:

<class 'pandas.io.pytables.HDFStore'>
File path: SO_76007953.h5
Empty

Если ваш файл был создан с помощью Pandas, вы сможете прочитать наборы данных со следующим:

df_d = pd.read_hdf('SO_76007953_pd.h5', key='/0000/data')
df_g = pd.read_hdf('SO_76007953_pd.h5', key='/0000/grid')

Однако, основываясь на ваших комментариях, я ожидаю, что вы получите «Пустой» при проверке файла h5. Вот почему pd.read_hdf() не работает. Если это так, вам нужно использовать другой пакет (h5py или PyTables, также известный как tables).

Вот короткий фрагмент кода, показывающий, как открыть файл с помощью h5py, перебрать группы и прочитать наборы данных data и grid либо в объект набора данных h5py, либо в массив numpy.

with h5py.File('2D_rdb_NA_NA.h5') as h5f:
    for g_name, g_obj in h5f.items():
        print(g_name) 
        data_ds = g_obj['data']  # this returns a h5py dataset object
        data_arr = g_obj['data'][()]  # this returns a numpy object
        grid_ds = g_obj['grid']
        grid_arr = g_obj['grid'][()]

Вот код для создания 2 файлов HDF5, 1 с Pandas и другой с h5py. Запустите их оба, затем проверьте с помощью HDFView. Когда вы это сделаете, вы увидите несколько отличий.

1. Ключи grid и data в файле Pandas будут группами (а не наборами данных), а данные будут в группах и наборах данных под каждым ключом/группой.
2. Файл Pandas также будет иметь множество атрибутов: 4 на корневом уровне и 15 для каждого ключа/группы данных сетки.

Код для создания с Pandas:

for i in range(3):
    df_g = pd.DataFrame( [(v+10*i) for v in range(10)] )  
    df_d = pd.DataFrame( [(v/10.+10*i) for v in range(10) ] )
    grp = f'{i:04d}'
    df_g.to_hdf('SO_76007953_pd.h5', key=grp+'/grid', mode='a', format='table')  
    df_d.to_hdf('SO_76007953_pd.h5', key=grp+'/data', mode='a', format='table')

Код для создания с помощью h5py:

with h5py.File('SO_76007953.h5','w') as h5f:
    for i in range(3):
        grp = h5f.create_group(f'{i:04d}')
        grp.create_dataset('grid', data=[ (v+10*i) for v in range(10)] )        
        grp.create_dataset('data', data=[ (v/10.+10*i) for v in range(10)])