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Seemingly reversed dict for table names

Aperta
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Nessuno ha ancora preso questa issue.

  • #212 di @JHON12091986 — chiusa senza merge

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
38/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python
Ambito
databases

Direzione di ricerca

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.

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

Descrizione

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

Lingua principale
Python
Stelle
142
Fork
19
Merge medio
1g 9h
PR unite (30g)
9

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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