read_xarray doesn't work on all xarray datasets
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
- #214 di @JHON12091986 — chiusa senza merge
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
Start with xarray_sql/reader.py, where XarrayRecordBatchReader.__init__ rejects datasets whose variables have different dimensions, and trace how read_xarray passes options into the reader. Check the closed pull request #214 and the existing reader tests for relevant context. Done means callers can select data variables when reading a dataset with differing dimensions and the behavior is covered by a test.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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.
)
xql.read_xarray(ds)
File ~/repos/xarray-sql/xarray_sql/reader.py:96, in XarrayRecordBatchReader.__init__(self, ds, chunks, batch_size, _iteration_callback)
94 fst = next(iter(ds.values())).dims
95 if not all(da.dims == fst for da in ds.values()):
---> [96](https://file+.vscode-resource.vscode-cdn.net/Users/ahuang/repos/xarray-sql/~/repos/xarray-sql/xarray_sql/reader.py:96) raise ValueError(
97 "All dimensions must be equal. Please filter data_vars in the Dataset."
98 )
ValueError: All dimensions must be equal. Please filter data_vars in the Dataset.
So, I tried:
xql.read_xarray(ds, data_vars=["surface"])
But data_vars isn't a kwarg.
Should read_xarray have an option to pass data_vars?
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 142
- Fork
- 19
- Merge medio
- 1g 9h
- PR unite (30g)
- 9
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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