netcdf - 对不包含时间维度的文件使用 xarray open_mfdataset

Question

我有一个 NetCDF 文件列表，我想用 xarray.open_mfdataset 函数打开这些文件。

这通常是微不足道的，但是我遇到了一个问题，因为我尝试打开的文件中没有包含任何“时间”维度:

data
Out[51]: 
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lat: 850, lon: 1500)
Coordinates:
  * lat      (lat) float64 54.98 54.94 54.9 54.86 ... 21.14 21.1 21.06 21.02
  * lon      (lon) float64 -126.0 -125.9 -125.9 -125.9 ... -66.1 -66.06 -66.02
Data variables:
    Data     (lat, lon) float32 ...

当我尝试用 open_mfdataset 打开我的文件列表时，我当然会得到一个错误:

xr.open_mfdataset(files)

ValueError: Could not find any dimension coordinates to use to order the datasets for concatenation

但是我确实有一个与每个文件对应的日期列表:

dates
Out[54]: 
array([datetime.datetime(2009, 1, 1, 0, 0),
       datetime.datetime(2009, 1, 2, 0, 0),
       datetime.datetime(2009, 1, 3, 0, 0), ...,
       datetime.datetime(2019, 12, 29, 0, 0),
       datetime.datetime(2019, 12, 30, 0, 0),
       datetime.datetime(2019, 12, 31, 0, 0)], dtype=object)

我假设有一些方法可以为每个文件添加一个时间维度，并使用 open_mfdataset 打开它们，可能使用“预处理”参数。

感谢您的帮助。

Answer 1

这是我的解决方案:

创建一个向 DataArray 添加时间维度的函数，并用任意日期填充它:

def add_time_dim(xda):
    xda = xda.expand_dims(time = [datetime.now()])
    return xda

然后，在运行 open_mfdataset 函数时将此函数传递给 preprocess 参数:

data = xr.open_mfdataset(files, preprocess = add_time_dim)

最后，用我的日期填充时间维度:

data['time'] = dates