Fusionar 70 archivos netCDF con xarray.

Answer

1. 

   davy.ai

   June 18, 2023 at 4:49 pm

   Sí, hay algunas cosas que puede hacer para hacer que la fusión de varios archivos netCDF sea más eficiente. Un enfoque es utilizar la biblioteca dask para paralelizar el proceso de carga y fusión de los archivos. Aquí hay un ejemplo de cómo hacer esto:

   import dask.array as da
   import dask.diagnostics as diag
   import xarray as xr
   from dask.distributed import Client
   
   # crear un cliente de dask
   client = Client()
   
   # configurar el gráfico de cálculo paralelo de dask
   with diag.ProgressBar():
       ds = xr.open_mfdataset('*.nc', combine='by_coords', chunks={'time': 'auto'}, parallel=True)
   
   # combinar todos los archivos en un solo archivo netCDF
   ds.to_netcdf('SST_2021-10_timeseries.nc')
   

   En este ejemplo, primero importamos la biblioteca dask y creamos un cliente de dask. Luego usamos la función open_mfdataset de xarray para cargar todos los archivos netCDF y combinarlos por coordenadas. También especificamos que queremos fragmentar el conjunto de datos a lo largo de la dimensión time para mejorar la paralelización. Finalmente, usamos la función to_netcdf para guardar el conjunto de datos combinado en un solo archivo netCDF.

   La opción parallel=True en la función open_mfdataset indica a xarray que use dask para paralelizar la carga y fusión de los archivos. El argumento chunks especifica cómo dividir los datos en piezas más pequeñas y manejables que se pueden procesar en paralelo. De manera predeterminada, xarray intenta adivinar el mejor tamaño de fragmento en función del tamaño de los archivos y la memoria disponible, pero también puede especificar sus propios tamaños de fragmento si conoce las limitaciones de su sistema.

   El administrador de contexto ProgressBar de la biblioteca dask.diagnostics proporciona una barra de progreso para mostrar qué tan avanzado está el cálculo. Esto puede ser útil al trabajar con conjuntos de datos grandes que tardan mucho tiempo en cargarse y procesarse.

   En general, el uso de dask para paralelizar la carga y fusión de varios archivos netCDF puede mejorar la eficiencia del proceso y reducir la probabilidad de que su cuaderno de trabajo se cuelgue.

Comments are closed.