是否可以附加到 xarray.Dataset？答案

【问题标题】：Is it possible to append to an xarray.Dataset?是否可以附加到 xarray.Dataset？
【发布时间】：2016-01-30 21:02:48
【问题描述】：

我一直在使用 .append() 方法在 pandas 中连接两个表（具有相同的字段）。可惜xarray中不存在这种方法，有没有别的办法呢？

【问题讨论】：

标签： python numpy pandas python-xarray

【解决方案1】：

您可以使用.concat 或merge()。 Documentation.

【讨论】：

【解决方案2】：

Xarray 没有 append 方法，因为它的数据结构是建立在 NumPy 的不可调整大小的数组之上的，所以我们不能在不复制整个数组的情况下追加新元素。因此，我们没有实现append 方法。相反，您应该使用xarray.concat。

一种常见的模式是将 Dataset/DataArray 对象累积在一个列表中，并在最后连接一次：

datasets = []
for example in examples:
    ds = create_an_xarray_dataset(example)
    datasets.append(ds)
combined = xarray.concat(datasets, dim='example')

您不想在循环内进行连接 - 这会使您的代码以二次时间运行。

或者，您可以为结果分配一个 Dataset/DataArray，然后 fill in the values with indexing，例如，

dims = ('example', 'x', 'y')
combined = xarray.Dataset(
    data_vars={'my_variable': (dims, np.zeros((len(examples), 100, 200)))},
    coords={'example': examples})
for example in examples:
    combined.loc[dict(example=example)] = create_an_xarray_dataset(example)

（请注意，您始终需要使用带有方括号的索引，例如 [] 或 .loc[] - 使用 sel() 和 isel() 分配不起作用。）

这两种方法同样有效——这实际上是一个品味问题，哪种方法更适合您或更适合您的应用程序。

对于它的价值，pandas 有同样的限制：append 方法确实在每次使用时都会复制整个数据帧。对于新用户来说，这是一个永久的惊喜和性能问题的根源。所以我确实认为我们做出了正确的设计决定，没有将它包含在 xarray 中。

【讨论】：