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`DataTree.map_over_datasets` behavior can be obscure sometimes

Aperta Adatta ai principianti
  • Qualcosa non va?
#11,813 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@mohansree14 ci sta già lavorando.

Dal 27/10/2026.

  • #11819 di @mohansree14 — aperta

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
78/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
numpy, pandas, python
Ambito
documentation

Direzione di ricerca

Inizia dalla documentazione di DataTree.map_over_datasets collegata nell’issue e confronta la descrizione di func con il comportamento di DatasetView in xarray/core/datatree.py. Chiarisci che il callback riceve una vista di sola lettura e spiega quando è necessario chiamare .copy() per operazioni come interpolate_na. Il lavoro è terminato quando la documentazione chiarisce ai lettori il comportamento e la soluzione alternativa.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

needs triage
What is your issue?

Consider this code:

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr

da = xr.DataArray(
    data=[1., np.nan, 3.],
    coords={"datetime": pd.date_range("2026-10-26", periods=3, freq="D")},
    name="up",
)
dtree = xr.DataTree(dataset=da.to_dataset())
dtree.map_over_datasets(lambda ds: ds.interpolate_na(dim="datetime"))

AttributeError: DatasetView objects are not to be initialized directly.

This will not run because map_over_datasets will iterate over DatasetView objects, even though the documentation says explicitly that the parameter func expects Dataset:

https://docs.xarray.dev/en/latest/generated/xarray.DataTree.map_over_datasets.html

But if you dig in xarray/core/datatree.py and have a look at DatasetView, this is stated in an exception that I didn't encounter:

def __setitem__(self, key, val) -> None:
    raise AttributeError(
        "Mutation of the DatasetView is not allowed, please use `.__setitem__` on the wrapping DataTree node, "
        "or use `dt.to_dataset()` if you want a mutable dataset. If calling this from within `map_over_datasets`,"
        "use `.copy()` first to get a mutable version of the input dataset."
    )

So the solution is to run lambda ds: ds.copy().interpolate_na(dim="datetime"). Not intuitive at all, expecially if one has been using map_over_datasets with other functions without a problem. Shouldn't this be more clear in the documentation?

Lingua principale
Python
Stelle
4.2k
Fork
1.4k
Merge medio
2g 5h
PR unite (30g)
129

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