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Seemingly reversed dict for table names

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  • #212 von @JHON12091986 — ohne Merge geschlossen

Bewertung

Schwierigkeit
2/5
Geschätzter Aufwand
1-3 Stunden
Anfängerfreundlichkeit
38/100
Issue-Typ
Bug
Klarheit
Größtenteils klar
Aktivitätsstatus
Veraltet
Tech-Stack
python
Bereich
databases

Rechercherichtung

Start by reading the XarrayContext.from_dataset implementation and its tests for table_names; the issue’s example shows the current mapping and the expected mapping, with names as keys and dimension tuples as values. Check how era5.surface is resolved in the example, then add or update a focused test to define the expected behavior. Done when the mapping works as shown in the issue and the relevant tests pass.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Beschreibung

import xarray as xr
import xarray_sql as xql


# Open ARCO-ERA5 — a weather dataset with 273 variables since 1940. 
# Turning off dask means we don't have to wait to construct a task graph.
ds = xr.open_zarr(
  'gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3',
  chunks=None,  # Turn dask off
  storage_options={'token': 'anon'}  # Anonymous read from the public GCS bucket — no auth required.
)

ctx = xql.XarrayContext()
# Make sure to pass `chunks`!
ctx.from_dataset('era5', ds, chunks=dict(time=6), table_names={
    ('time', 'latitude', 'longitude'): 'surface',
    ('time', 'level', 'latitude', 'longitude'): 'atmosphere',
})

To my surprise, the table_name is the value instead of the key! I would've expected this:

import xarray as xr
import xarray_sql as xql


# Open ARCO-ERA5 — a weather dataset with 273 variables since 1940. 
# Turning off dask means we don't have to wait to construct a task graph.
ds = xr.open_zarr(
  'gs://gcp-public-data-arco-era5/ar/full_37-1h-0p25deg-chunk-1.zarr-v3',
  chunks=None,  # Turn dask off
  storage_options={'token': 'anon'}  # Anonymous read from the public GCS bucket — no auth required.
)

ctx = xql.XarrayContext()
# Make sure to pass `chunks`!
ctx = ctx.from_dataset('era5', ds, chunks=dict(time=6), table_names={
    'surface': ('time', 'latitude', 'longitude'),
    'atmosphere': ('time', 'level', 'latitude', 'longitude'),
})
ctx.sql("SELECT * FROM era5.surface LIMIT 5")

String -> Tuple

Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
142
Forks
19
Ø Merge
1 T. 9 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
9

Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

  1. Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
  4. Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

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