以块的形式写入 xarray 多索引数据

Question

我正在尝试有效地重组大型多维数据集。假设随着时间的推移，我有许多遥感图像，其中有许多波段，坐标为 xy 像素位置，时间为图像采集时间，波段为收集的不同数据。

在我的用例中，假设 xarray 坐标长度大约为 x (3000)、y (3000)、时间 (10)，带有浮点数据带 (40)。所以 100GB+ 的数据。

我一直在尝试从这个例子中工作，但我在将它翻译成这个案例时遇到了麻烦。

小数据集示例

注意：实际数据比这个例子大得多。

import numpy as np
import dask.array as da
import xarray as xr

nrows = 100
ncols = 200
row_chunks = 50
col_chunks = 50

data = da.random.random(size=(1, nrows, ncols), chunks=(1, row_chunks, col_chunks))

def create_band(data, x, y, band_name):

    return xr.DataArray(data,
                        dims=('band', 'y', 'x'),
                        coords={'band': [band_name],
                                'y': y,
                                'x': x})

def create_coords(data, left, top, celly, cellx):
    nrows = data.shape[-2]
    ncols = data.shape[-1]
    right = left + cellx*ncols
    bottom = top - celly*nrows
    x = np.linspace(left, right, ncols) + cellx/2.0
    y = np.linspace(top, bottom, nrows) - celly/2.0
    
    return x, y

x, y = create_coords(data, 1000, 2000, 30, 30)

src = []

for time in ['t1', 't2', 't3']:

    src_t = xr.concat([create_band(data, x, y, band) for band in ['blue', 'green', 'red', 'nir']], dim='band')\
                    .expand_dims(dim='time')\
                    .assign_coords({'time': [time]})
    
    src.append(src_t)

src = xr.concat(src, dim='time')

print(src)


<xarray.DataArray 'random_sample-5840d8564d778d573dd403f27c3f47a5' (time: 3, band: 4, y: 100, x: 200)>
dask.array<concatenate, shape=(3, 4, 100, 200), dtype=float64, chunksize=(1, 1, 50, 50), chunktype=numpy.ndarray>
Coordinates:
  * x        (x) float64 1.015e+03 1.045e+03 1.075e+03 ... 6.985e+03 7.015e+03
  * band     (band) object 'blue' 'green' 'red' 'nir'
  * y        (y) float64 1.985e+03 1.955e+03 1.924e+03 ... -984.7 -1.015e+03
  * time     (time) object 't1' 't2' 't3'

重组 - 堆叠和转置

我需要存储以下输出：

print(src.stack(sample=('y','x','time')).T)

<xarray.DataArray 'random_sample-5840d8564d778d573dd403f27c3f47a5' (sample: 60000, band: 4)>
dask.array<transpose, shape=(60000, 4), dtype=float64, chunksize=(3600, 1), chunktype=numpy.ndarray>
Coordinates:
  * band     (band) object 'blue' 'green' 'red' 'nir'
  * sample   (sample) MultiIndex
  - y        (sample) float64 1.985e+03 1.985e+03 ... -1.015e+03 -1.015e+03
  - x        (sample) float64 1.015e+03 1.015e+03 ... 7.015e+03 7.015e+03
  - time     (sample) object 't1' 't2' 't3' 't1' 't2' ... 't3' 't1' 't2' 't3'

我希望使用 dask 和 xarray 将结果以块的形式写入磁盘，可用于open_mfdataset。镶木地板似乎是一个不错的选择，但我不知道如何将其分块编写（src 太大而无法存储在内存中）。

@dask.delayed
def stacker(data):
   return data.stack(sample=('y','x','time')).T.to_pandas() 

stacker(src).to_parquet('out_*.parquet')

def stack_write(data):
   data.stack(sample=('y','x','time')).T.to_pandas().to_parquet('out_*.parquet')
   return None

stack_write(src)

在这一点上，我只是希望有一些好的想法。谢谢！

Answer 1

我在这里有一个解决方案（https://github.com/pydata/xarray/issues/1077#issuecomment-644803374）用于将多索引数据集写入文件。

您必须手动将数据集“编码”为可编写为 netCDF 的形式。然后当你读回来的时候“解码”。

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


def encode_multiindex(ds, idxname):
    encoded = ds.reset_index(idxname)
    coords = dict(zip(ds.indexes[idxname].names, ds.indexes[idxname].levels))
    for coord in coords:
        encoded[coord] = coords[coord].values
    shape = [encoded.sizes[coord] for coord in coords]
    encoded[idxname] = np.ravel_multi_index(ds.indexes[idxname].codes, shape)
    encoded[idxname].attrs["compress"] = " ".join(ds.indexes[idxname].names)
    return encoded


def decode_to_multiindex(encoded, idxname):
    names = encoded[idxname].attrs["compress"].split(" ")
    shape = [encoded.sizes[dim] for dim in names]
    indices = np.unravel_index(encoded.landpoint.values, shape)
    arrays = [encoded[dim].values[index] for dim, index in zip(names, indices)]
    mindex = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays)

    decoded = xr.Dataset({}, {idxname: mindex})
    for varname in encoded.data_vars:
        if idxname in encoded[varname].dims:
            decoded[varname] = (idxname, encoded[varname].values)
    return decoded