Question

我想要使用xrray将许多大型.csv文件转换为.nc（即netCDF文件）。但是，我发现保存.nc文件需要很长时间，并且生成的.nc文件比原始的.csv文件大得多（比原来的.csv文件大4倍到12倍）。

下面是示例代码，用于显示相同数据如何生成大小比.csv中保存的文件大4倍的.nc文件

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

# Create pandas DataFrame 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(low=0, high=10, size=(100000,5)),
                   columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

# Make 'e' a column of strings
df['e'] = df['e'].astype(str)

# Save to csv
df.to_csv('df.csv')

# Convert to an xarray's Dataset
ds = xr.Dataset.from_dataframe(df)

# Save NetCDF file
ds.to_netcdf('ds.nc')

# Compute stats
stats1 = os.stat('df.csv')
stats2 = os.stat('ds.nc')
print('csv=',str(stats1.st_size))
print('nc =',str(stats2.st_size))
print('nc/csv=',str(stats2.st_size/stats1.st_size))

结果：

>>> csv = 1688902 bytes
>>>  nc = 6432441 bytes
>>> nc/csv = 3.8086526038811015

如您所见，.nc文件大约是.csv文件的4倍。

我发现this post建议从类型'string'更改为'char'类型会大大减少文件大小，但是如何在xarray中执行此操作？

另请注意，即使将所有数据作为整数（即注释df['e'] = df['e'].astype(str)），生成的.nc文件仍然比.csv大50％

我错过了压缩设置吗？ ......还是别的什么？

Answer 1

我找到了自己问题的答案......

为每个变量启用压缩
对于列e，请指定dtype是＆＃34;字符＆＃34; （即S1）

在保存.nc文件之前，请添加以下代码：

encoding = {'a':{'zlib':True},
            'b':{'zlib':True},
            'c':{'zlib':True},
            'd':{'zlib':True},
            'e':{'zlib':True, 'dtype':'S1'}}
ds.to_netcdf('ds.nc',format='NETCDF4',engine='netcdf4',encoding=encoding)

新结果是：

>>> csv = 1688902 bytes
>>>  nc = 1066182 bytes
>>> nc/csv = 0.6312870729029867

请注意，保存.nc文件仍需要一些时间。

Answer 2

由于您仅使用0到9之间的变量，因此在CSV文件中，1个字节足以存储数据。 xarray，对于整数，每个默认值使用int64（8个字节）。

要告诉xarray使用1字节整数，您可以使用：

 ds.to_netcdf('ds2.nc',encoding = {'a':{'dtype': 'int8'},
      'b':{'dtype': 'int8'}, 'c':{'dtype': 'int8'}, 
      'd':{'dtype': 'int8'}, 'e':{'dtype': 'S1'}})

生成的文件是1307618字节。压缩将减少文件大小，尤其是对于非随机数据： - ）

csv到netCDF生成的.nc文件比原来的.csv

2 个答案: