【发布时间】：2016-11-17 03:20:17
【问题描述】：
我是 xarray 的新手，希望能在我的项目开始时提供一些帮助。我想从许多（1000个）气相色谱-质谱（gcms）文件中创建一个单一的磁盘xarray数据集或数据框，每个样本运行一个。我最初的目的是简单地绘制来自任意样本集、质荷 (m/z) 通道和保留时间窗口的数据叠加图，xarray 的索引和延迟加载似乎很理想。
我有制造商的（奇怪的）cdf 格式的数据，每个样本一个文件，并且已将每个文件转换为类似格式的 pandas 数据帧
t 14 15 16 17 18 19 \
0 271.0 102144.0 14864.0 43584.0 25816.0 82624.0 9992.0
1 271.1 102720.0 15608.0 42896.0 25208.0 82432.0 10024.0
2 271.2 101184.0 14712.0 42256.0 24960.0 81472.0 9960.0
3 271.3 101824.0 14704.0 41216.0 25744.0 83008.0 9984.0
4 271.4 102208.0 14152.0 41336.0 25176.0 81536.0 10256.0
其中 t 上升到 2100.0 秒，列上升到 500（所以 488 x 18000）。我有 1000 个这样的文件，每个文件都有不同的示例名称。
我最初设想xr.concat'将它们放入一个巨大的文件中。因此，按照文档，我已经能够从 single 示例创建数据集结构并将其保存到 cdf，如下所示：
ds1 = xr.Dataset({'intensity': (['time', 'mz'], c1[["{}".format(x) for x in range(14, 501)]].values)},
coords={'mz': range(14, 501),
'time': c1['t'].values,
'sample':['c1']})
ds1.to_netcdf('test_ds1.nc')
<xarray.Dataset>
Dimensions: (mz: 487, smp: 1, time: 18185)
Coordinates:
* time (time) float64 271.0 271.1 271.2 271.3 271.4 271.5 271.6 ...
* mz (mz) int64 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ...
* smp (smp) <U2 'c1'
Data variables:
intensity (time, mz) float64 1.005e+05 1.444e+04 4.162e+04 2.536e+04 ...
（注意mz代表质荷比，即15、16...500）
正如预期的那样，使用xr.open_dataset 加载多个 dsi 不会增加 python 进程的内存使用（我正在查看 mac osx 上的活动监视器），这很好。
但是，在运行时
d = xr.concat([ds0, ds1], dim='sample')
内存使用量猛增约 70MB/样本，表明 d 已完全在内存中，这不会扩展到 1000 个样本。
我可以在 xarray 中做什么来快速访问磁盘上的数据集？似乎xr.concat 不是创建巨大 cdf 文件的可扩展方式。也许我需要一种将xr.concat 直接写入磁盘的方法，或者需要一个单独的工具来组合 cdfs。
【问题讨论】：
标签： python-xarray