python - 如何找到与特定选择的 xarray 等效的索引？

Question

我有一个 xarray 数据集。

<xarray.Dataset>
Dimensions:           (lat: 92, lon: 172, time: 183)
Coordinates:
  * lat               (lat) float32 4.125001 4.375 4.625 ... 26.624994 26.874996
  * lon               (lon) float32 nan nan nan ... 24.374996 24.624998 24.875
  * time              (time) datetime64[ns] 2003-09-01 2003-09-02 ... 2004-03-01
Data variables:
    swnet        (time, lat, lon) float32 dask.array<shape=(183, 92, 172), chunksize=(1, 92, 172)>

找到最近的经纬度
df.sel(time='2003-09-01', lon=6.374997, lat=16.375006, method='nearest')
需要找到

指数 这个特定的位置。基本上， row-column在网格中。最简单的方法是什么？

试过

nearestlat=df.sel(time='2003-09-01', lon=6.374997, lat=16.375006, method='nearest')['lat'].values 
nearestlon=df.sel(time='2003-09-01', lon=6.374997, lat=16.375006, method='nearest')['lon'].values 
rowlat=np.where(df['lat'].values==nearestlat)[0][0] 
collon=np.where(df['lon'].values==nearestlon)[0][0] 

但我不确定这是否是正确的方法。我怎样才能“正确”地做到这一点？

Answer 1

我同意找到与 .sel 相关联的索引操作比人们想象的要复杂!
此代码有效:

import xarray as xr
ds = xr.tutorial.open_dataset('air_temperature')
ilon = list(ds.lon.values).index(ds.sel(lon=250.0, method='nearest').lon)
ilat = list(ds.lat.values).index(ds.sel(lat=45.0, method='nearest').lat)
print(' lon index=',ilon,'\n','lat index=', ilat)

生产:

 lon index= 20 
 lat index= 12

以防万一有人想知道为什么要这样做，我们使用它来调查图像的时间堆栈，我们有兴趣立即选择图像 前 指定日期的图像:

import xarray as xr
ds = xr.tutorial.open_dataset('air_temperature')
ilon = list(ds.time.values).index(ds.sel(time='2013-06-01 00:00:00', method='nearest').time)
print(idx)

产生

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