我一直在使用该.append()
方法在 pandas 中连接两个表(具有相同的字段)。不幸的是,这种方法在 中不存在xarray
,还有其他方法吗?
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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,我们不实现append
方法。相反,您应该使用xarray.concat
.
一种常见的模式是在列表中累积 Dataset/DataArray 对象,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——这会使您的代码在二次时间内运行。
或者,您可以为结果分配一个 Dataset/DataArray,并 使用 indexing 填充值,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[]
or .loc[]
-- 分配sel()
和isel()
不起作用。)
这两种方法同样有效——这实际上是一个品味问题,哪一种对您来说看起来更好或更适合您的应用程序。
对于它的价值,pandas 具有相同的限制:该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。
于 2015-11-12T19:33:01.593 回答
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您可以使用.concat
或 merge()
。文档。
于 2015-10-30T12:34:31.243 回答