先安装：

pip install tables -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

HDF5是⼀个独特的技术套件，可以管理⾮常⼤和复杂的数据收集。
HDF5，可以存储不同类型数据的⽂件格式，后缀通常是.h5，它的结构是层次性的。
⼀个HDF5⽂件可以被看作是⼀个组包含了各类不同的数据集。

对于HDF5⽂件中的数据存储，有两个核⼼概念：group 和 dataset

dataset 代表数据集，⼀个⽂件当中可以存放不同种类的数据集，这些数据集如何管理，就⽤到了group，最直观的理解，可以参考我们的⽂件管理系统，不同的⽂件位于不同的⽬录下。

⽬录就是HDF5中的group, 描述了数据集dataset的分类信息，通过group 有效的将多种dataset 进⾏管理和区分；⽂件就是HDF5中的dataset, 表示的是具体的数据。

import numpy as np
import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [50,5]), # 薪资情况
 columns=['IT','化⼯','⽣物','教师','⼠兵'])

df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,50,size = [150,3]),# 计算机科⽬的考试成绩
 columns=['Python','Tensorflow','Keras'])

# 保存到当前路径下，⽂件命名是：data.h5
df1.to_hdf('./data.h5',key='salary') # 保存数据的key，标记
df2.to_hdf('./data.h5',key = 'score')

pd.read_hdf('./data.h5',
 key = 'salary')#获取指定的标记、key的数据