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我有一个空间数据的 pandas 数据框,我想将其转换为 netCDF。我找到了 xarray 并将我的数据帧转换为 xarray 数据集的方法:
# create xray Dataset from Pandas DataFrame
xr = xarray.Dataset.from_dataframe(df)
现在,我想将 lon
和 lat
变量设置为我的 xarray 数据集的坐标。我已经尝试过 xarray.Dataset.assign_coords
但似乎无法让它工作?
我的 xarray 数据集如下所示:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (index: 58705)
Coordinates:
* index (index) int64 0 1 2 3 4 5 6 ... 58699 58700 58701 58702 58703 58704
Data variables:
x_km (index) float64 5.274e+03 5.273e+03 ... 2.873e+03 2.873e+03
y_km (index) float64 0.0 46.02 92.03 138.0 ... -75.23 -50.15 -25.07 -0.0
z_km (index) float64 3.575e+03 3.575e+03 ... 1.947e+03 1.947e+03
dv_v (index) float64 0.2407 0.1774 0.1786 ... -0.2163 -0.2035 -0.3197
rxy (index) float64 5.274e+03 5.273e+03 ... 2.873e+03 2.873e+03
lon (index) float64 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 ... -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 -0.0
lat (index) float64 34.13 34.13 34.13 34.13 ... 34.11 34.12 34.12 34.13
rxyz (index) float64 6.371e+03 6.371e+03 ... 3.471e+03 3.471e+03
depth (index) float64 0.04665 0.04747 0.04766 ... 2.9e+03 2.9e+03 2.9e+03
Attributes:
Conventions: CF-1.6
title: Data
summary: Data generated
感谢任何帮助:D
最佳答案
从名为 ds
的 Dataset
开始,如下所示:
Dimensions: (index: 10)
Coordinates:
* index (index) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Data variables:
dv_v (index) int64 5 14 6 1 19 12 16 10 0 11
rxy (index) int64 15 8 6 2 0 1 4 16 7 19
lon (index) int64 15 7 9 17 18 1 12 2 6 8
lat (index) int64 6 8 5 17 15 16 9 19 11 14
rxyz (index) int64 15 17 18 5 14 13 16 2 10 9
depth (index) int64 11 18 5 19 3 14 7 17 0 4
您可以使用 ds.set_coords(("lat", "lon"))
将 lat
和 lon
转换为坐标。结果如下:
Dimensions: (index: 10)
Coordinates:
* index (index) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
lon (index) int64 15 7 9 17 18 1 12 2 6 8
lat (index) int64 6 8 5 17 15 16 9 19 11 14
Data variables:
dv_v (index) int64 5 14 6 1 19 12 16 10 0 11
rxy (index) int64 15 8 6 2 0 1 4 16 7 19
rxyz (index) int64 15 17 18 5 14 13 16 2 10 9
depth (index) int64 11 18 5 19 3 14 7 17 0 4
另一个类似(但不等同)的替代方法是使用 ds.set_index(index=("lat", "lon"))
,它将修改 index
为具有索引 lat
和 lon
的多级索引。输出如下:
Dimensions: (index: 10)
Coordinates:
* index (index) MultiIndex
- lat (index) int64 6 8 5 17 15 16 9 19 11 14
- lon (index) int64 15 7 9 17 18 1 12 2 6 8
Data variables:
dv_v (index) int64 5 14 6 1 19 12 16 10 0 11
rxy (index) int64 15 8 6 2 0 1 4 16 7 19
rxyz (index) int64 15 17 18 5 14 13 16 2 10 9
depth (index) int64 11 18 5 19 3 14 7 17 0 4
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!