>>> df.to_xarray() <xarray.Dataset> Dimensions: (index:4) Coordinates: * index (index) int64 0 1 2 3 Data variables: name (index) object 'falcon' 'parrot' 'lion' 'monkey' class (index) object 'bird' 'bird' 'mammal' 'mammal' max_speed (index) float64 389.0 24.0 80.5 nan num...
PandasDataFrame.to_xarray()函数从pandas对象返回一个xarray对象。 用法:DataFrame.to_xarray() 参数:没有 返回:xarray.DataArray或xarray.Dataset 范例1:采用DataFrame.to_xarray()函数使用给定的数据帧构造一个xarray对象。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the DataFramedf = pd.DataFrame({'We...
DataFrame.to_xarray() [source] 从pandas对象返回一个xarray对象。 返回值: xarray.DataArray 或xarray.Dataset 如果对象是DataFrame,则将pandas结构中的数据转换为Dataset,如果对象是Series,则转换为DataArray。 Notes 请参阅xarray文档 例子 >>> df = pd.DataFrame([('falcon', 'bird', 389.0, 2), ... ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_xarray方法的使用。 Python pandas.DataFrame.to_xarray...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.to_xarray方法的使用。
DataFrame.to_panel() Transform long (stacked) format (DataFrame) into wide (3D, Panel) format. DataFrame.to_xarray() Return an xarray object from the pandas object. DataFrame.transpose(*args, **kwargs) Transpose index and columns Combining& joining&merging ...
Using "df.to_excel('temp/df.xlsx')" i have exported it, here is a screenshot of the resulting file in Excel: This exists in python as a Pandas DataFrame. I have pushed a few of these together into a 3d array using xarray. I can not save this to netCDF due to: RuntimeError: ...
I have a series of monthly gridded datasets in CSV form. I want to read them, add a few dimensions, and then write to netcdf. I've had great experience using xarray (xray) in the past so thought I'd use if for this task. ...
使用to_netcdf方法将数据集保存为NetCDF文件,文件名为"output.nc"。 使用xarray编写大型NetCDF文件的优势包括: xarray提供了高级的数据结构和操作,使得处理多维数据更加方便和灵活。 xarray具有适应性强的数据对齐和索引功能,可以处理不同形状和大小的数据。 xarray提供了丰富的数据分析和可视化方法,能够帮助用户更好地...
importxarrayasxrimportnumpyasnp# 读取NC文件data=xr.open_dataset('input.nc')# 实现数组左右互换data_flipped=np.flip(data,axis=1)# 保存结果到新的NC文件data_flipped.to_netcdf('output.nc') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.