安装：
bcolz 依赖于 NumPy，也可以选择 Numexpr。此外，如果要从源安装，并且 C 编译器（Python 2 的 Clang、GCC 和 MSVC 2008 和 Python 3 的 MSVC 2010）。
也就是先要安装numpy和Numexpr，再装这个大哥。
Do:
$ easy_install -U bcolz
or:
$ pip install -U bcolz
bcolz 是一个高压缩率，读写效率高的python库
官网
http://bcolz.blosc.org/en/latest/
分ctable carray 两种存储类型
ctable类
class bcolz.ctable.ctable（columns = None，names = None，** kwargs ）
参数：
columns：元组或列对象列表
用于构建ctable对象的列数据列表。这些通常是carrays，但也可以是NumPy数组列表或纯NumPy结构化数组。列表或元组列表也是有效的，只要它们可以转换为carray对象即可。
names：字符串或字符串列表
列的名称列表。此列表中的名称必须是有效的Python标识符，不能以下划线开头，并且必须以与cols相同的顺序指定。如果没有通过，名称将被选为第一列的'f0'，第二列的'f1'，依此类推（NumPy约定）。
kwargs：参数列表或字典
属性
cbytes 此对象的压缩大小（以字节为单位）。
cparams 此对象的压缩参数。
dtype 此对象的数据类型（numpy dtype）。
names 对象的列名（列表）。
nbytes 此对象的原始（未压缩）大小（以字节为单位）。
ndim 此对象的维数。
shape 这个物体的形状。
size 这个对象的大小。
函数
addcol（newcol [，name，pos，move]） 添加一个新的newcol对象作为列。
append（COLS） 将cols附加到此ctable。
copy（** kwargs） 返回此ctable的副本。
delcol（[姓名，pos，keep]） 删除名为name的列或位置pos。
eval（表达，** kwargs） 评估列上的表达式并返回结果。
fetchwhere（表达[，outcols，limit，...]） 获取满足表达式条件的行。
flush（） 将内部缓冲区中的数据刷新到磁盘。
free_cachemem（） 摆脱内部缓存以释放内存。
fromdataframe（** kwargs） 从pandas数据帧中返回一个ctable对象。
fromhdf5（[的NodePath]） 从复合HDF5数据集（PyTables表）中返回ctable对象。
iter（[开始，停止，步骤，outcols，限制，......]） 具有启动，停止和步进边界的迭代器。
resize（NITEMS） 调整实例大小以使其具有nitems。
todataframe（[列，东方]） 从此对象返回一个pandas数据帧。
tohdf5（filepath [，nodepath，mode，cparams，...]） 将此对象写入HDF5文件。
trim（NITEMS） 从此实例中删除尾随的nitems。
where（表达式[，outcols，limit，skip，...]） 迭代表达式为true的行。
whereblocks（表达[，blen，outcols，...]） 迭代在此ctable上填充表达式条件的行，以大小为blen的块。
addcol（newcol，name = None，pos = None，move = False，** kwargs ）
添加一个新的newcol对象作为列。
参数：
newcol：carray，ndarray，list或tuple
如果通过了carray，则不会进行转换。如果必须转换为carray，则应用kwargs。
name：string，optional
新列的名称。如果没有通过，它将收到一个自动名称。
pos：int，可选
列位置。如果没有通过，它将在最后附加。
move：布尔值，可选
如果新列是现有的，基于磁盘的carray它应该a）复制数据目录（False）或b）移动数据目录（True）
kwargs：参数列表或字典
carray构造函数支持的任何参数。
append（cols ）
将cols附加到此ctable。
参数：
cols：标量值的列表/元组，NumPy数组或carray
它也可以是NumPy记录，NumPy重组或其他ctable。
cbytes
此对象的压缩大小（以字节为单位）。
cols=无
ctable列存取器。
copy（** kwargs ）
返回此ctable的副本。
参数：
kwargs：参数列表或字典
carray / ctable构造函数支持的任何参数。
返回：
out：ctable对象
这个ctable的副本。
cparams
此对象的压缩参数。
delcol（name = None，pos = None，keep = False ）
删除名为name的列或位置pos。
参数：
name：string，optional
要删除的列的名称。
pos：int，可选
要删除的列的位置。
保持：布尔值
dtype
此对象的数据类型（numpy dtype）。
eval（表达式，** kwargs ）
评估列上的表达式并返回结果。
参数：
表达式：字符串
形成表达式的字符串，如'2 * a + 3 * b'。'a'和'b'的值是从调用函数的帧中获取的变量名。这些变量可以是此表中的列名，标量，carrays或NumPy数组。
kwargs：参数列表或字典
eval（）顶级函数支持的任何参数。
返回：
out：bcolz对象
表达的结果。您可以通过在kwargs中传递carray构造函数支持的其他参数来定制此对象的属性。
也可以看看
eval
fetchwhere（expression，outcols = None，limit = None，skip = 0，out_flavor = None，user_dict = {}，vm = None，** kwargs ）
获取满足表达式条件的行。
参数：
表达式：字符串或carray
布尔值Numexpr表达式或布尔值carray。
outcols：字符串或字符串列表
要在结果中返回的列名列表。或者，可以将其指定为字符串，例如“f0 f1”或“f0，f1”。如果为None，则返回所有列。如果存在特殊名称' nrow__ '，则行数将包含在输出中。
limit：int
要返回的最大元素数。默认是返回所有内容。
skip：int
要跳过的初始元素数。默认值为0。
out_flavor：string
外出物的味道。它可以是'bcolz'或'numpy'。如果为None，则从bcolz.defaults.out_flavor获取值。
user_dict：dict
用户提供的字典，其中表达式中的变量可以通过名称找到。
vm：字符串
要在计算中使用的虚拟机。它可以是'numexpr'，'python'或'dask'。默认情况下使用'numexpr'（如果已安装）。
kwargs：参数列表或字典
carray构造函数支持的任何参数。
返回：
out：bcolz或numpy对象
表达的结果。如果out_flavor ='bcolz'，您可以通过在kwargs中传递carray构造函数支持的任何其他参数来调整此对象的属性。
flush（）
将内部缓冲区中的数据刷新到磁盘。
通常应该在持久性模式下执行修改（__settitem __（），append（））之后执行此调用。如果您不这样做，您可能会失去部分修改。
free_cachemem（）
摆脱内部缓存以释放内存。
通常可以在从carray / ctable读取之后进行该调用，以释放内部使用的存储器以缓存数据块/块。
静态fromdataframe（** kwargs ）
从pandas数据帧中返回一个ctable对象。
参数：
df：DataFrame
熊猫数据框。
kwargs：参数列表或字典
ctable构造函数支持的任何参数。
返回：
out：ctable对象
一个ctable填充了df的值。
如果可能，'object'dtype将被转换为'S'字符串类型。这样可以更好地节省bcolz的存储空间。
static fromhdf5（nodepath ='/ ctable'，** kwargs ）
从复合HDF5数据集（PyTables表）中返回ctable对象。
参数：
filepath：string
HDF5文件的路径。
nodepath：string
HDF5文件中节点的路径。
kwargs：参数列表或字典
ctable构造函数支持的任何参数。
返回：
out：ctable对象
一个ctable填充了HDF5节点的值。
也可以看看
ctable.tohdf5
iter（start = 0，stop = None，step = 1，outcols = None，limit = None，skip = 0，out_flavor = <function namedtuple> ）
具有启动，停止和步进边界的迭代器。
参数：
start：int
起始项目。
停止：int
迭代器停止的项目。
步骤：int
每次迭代期间递增的项目数。不能否定。
outcols：字符串或字符串列表
要在结果中返回的列名列表。或者，可以将其指定为字符串，例如“f0 f1”或“f0，f1”。如果为None，则返回所有列。如果存在特殊名称' nrow__ '，则行数将包含在输出中。
limit：int
要返回的最大元素数。默认是返回所有内容。
skip：int
要跳过的初始元素数。默认值为0。
out_flavor：namedtuple，tuple或ndarray
返回的行是命名元组还是元组。默认名为元组。
返回：
out：可迭代
也可以看看
where
names
对象的列名（列表）。
nbytes
此对象的原始（未压缩）大小（以字节为单位）。
ndim
此对象的维数。
resize（nitems ）
调整实例大小以使其具有nitems。
参数：
nitems：int
实例的最终长度。如果nitems大于实际长度，则使用self.dflt作为填充值追加新项目。
shape
这个物体的形状。
size
这个对象的大小。
todataframe（columns = None，orient ='columns' ）
从此对象返回一个pandas数据帧。
参数：
columns：列标签序列，可选
必须在orient ='index'时传递。
orient：{'columns'，'index'}，默认'列'
数据的“方向”。如果输入的键对应于列标签，则传递“列”（默认值）。否则，如果键对应于索引，则传递'index'。
返回：
out：DataFrame
pandas DataFrame填充了此对象的值。
tohdf5（filepath，nodepath ='/ ctable'，mode ='w'，cparams = None，cname = None ）
将此对象写入HDF5文件。
参数：
filepath：string
HDF5文件的路径。
nodepath：string
HDF5文件中节点的路径。
mode：string
打开PyTables文件的模式。默认为'w'rite模式。
cparams：cparams对象
压缩参数。默认值与当前bcolz环境的默认值相同。
cname：string
PyTables支持的任何压缩器（例如'zlib'）。默认情况下使用'blosc'作为元压缩器与其中一个压缩器组合使用（参见上面的cparams参数）。
trim（nitems ）
从此实例中删除尾随的nitems。
参数：
nitems：int
要修剪的尾随项目数。
where（expression，outcols = None，limit = None，skip = 0，out_flavor = <function namedtuple >，user_dict = {}，vm = None ）
迭代表达式为true的行。
参数：
表达式：字符串或carray
布尔值Numexpr表达式或布尔值carray。
outcols：字符串或字符串列表
要在结果中返回的列名列表。或者，可以将其指定为字符串，例如“f0 f1”或“f0，f1”。如果为None，则返回所有列。如果存在特殊名称' nrow__ '，则行数将包含在输出中。
limit：int
要返回的最大元素数。默认是返回所有内容。
skip：int
要跳过的初始元素数。默认值为0。
out_flavor：namedtuple，tuple或ndarray
返回的行是命名元组还是元组。默认名为元组。
user_dict：dict
用户提供的字典，其中表达式中的变量可以通过名称找到。
vm：字符串
要在计算中使用的虚拟机。它可以是'numexpr'，'python'或'dask'。默认情况下使用'numexpr'（如果已安装）。
返回：
out：可迭代
whereblocks（expression，blen = None，outcols = None，limit = None，skip = 0，user_dict = {}，vm = None ）
迭代在此ctable上填充表达式条件的行，以大小为blen的块。
参数：
表达式：字符串或carray
布尔值Numexpr表达式或布尔值carray。
blen：int
返回的块的长度。默认值是chunklen，或者ctable，是不同列chunklens的最小值。
outcols：字符串或字符串列表
要在结果中返回的列名列表。或者，可以将其指定为字符串，例如“f0 f1”或“f0，f1”。如果为None，则返回所有列。如果存在特殊名称' nrow__ '，则行数将包含在输出中。
limit：int
要返回的最大元素数。默认是返回所有内容。
skip：int
要跳过的初始元素数。默认值为0。
user_dict：dict
用户提供的字典，其中表达式中的变量可以通过名称找到。
vm：字符串
要在计算中使用的虚拟机。它可以是'numexpr'，'python'或'dask'。默认情况下使用'numexpr'（如果已安装）。