由于只有一个变量,所以转换的结果是 xarray 中的DataArray类型。 若要将 xarray 转为 pandas 类型,类似的在变量后加上.to_pandas() 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 arr.to_pandas() 运行结果 对于xarray 的多变量Dataset对象同理可用类似对pandas对象的转换方法,只需要在对象后添加to_series...
Xarray 中的 DataArray 是一个基本的数据结构,类似于 NumPy 的 ndarray,但增加了标签维度,使得数据的索引、切片和操作更加直观和方便。 基础概念 DataArray: Xarray 的基本数据结构,类似于 Pandas 的 Series,但支持多维数据。 Dataset: Xarray 的另一个数据结构,类似于 Pandas 的 DataFrame,但同样支持多维数据,并且...
DataArray 中的数值具有相同的类型。如果要对相同类型的数值进行操作的话,需要使用坐标或是分离DataArray对象为单个的Dataset。 使用DataArray 构造数组时,如果一开始有些属性没有给出的话,可以对其赋值指定: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >> foo.name = 'foo' >> foo.attrs['units'] ...
1.DataArray: 带有标注或命名维度的多维数组。DataArray将metadata(例如维名称,坐标和属性)添加到基础的“未标记”的数据结构,例如numpy和Dask数组。 2.Dataset: 具有类似字典结构的尺寸对齐的DataArray对象的集合。因此,可以在单个DataArray的维度上执行的大多数操作都可以在数据集上执行。 3.Variable: 类似于NetCDF...
第二种是单独换位，只对指定维度换位,将time放在最后，其余不变 第三种为全部换位，相当于数组转置 扩展指增加一个维度，压缩指将一个维度挤压掉 官方文档中接下来有一段是关于DataArray向DataSet转换的，个人感觉放在这一章节并不合理，我后边会整理放进Python气象数据处理进阶之Xarray(1)中(我觉得...
使用open_dataset 方法可以从 netCDF 文件加载数据,并创建 Dataset: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>ds_disk=xr.open_dataset('save.nc') DataArray 对象也可以使用相同的方式存储和读取 netCDF文件。但是在操作之前都会先将 DataArray 转换为 Dataset,从而保证数据的准确性。
da指DataArray;ds指Dataset 虽然说给出了多种索引数据的方法,但是实际上通常用到的只有前两种。 具体通过一些例子来表现(均是由官方文档例子修改得到,为了更符合气象数据的结构):这建立了一个2000年1月1号-1月4号,且有三个纬度层 da = xr.DataArray(np.random.rand(4, 3),[('time', pd.date_range('...
NetCDF4可以通过调用Dataset创建netCDF文件或打开已存在的文件,并通过查看data_model属性确定文件的格式。需要注意创建或打开文件后要先关闭文件才能再次调用Dataset打开文件。 创建netCDF文件 import netCDF4 as nc from netCDF4 import Dataset # Dataset包含三个输入参数:文件名,模式(其中'w', 'r+', 'a'为可...
Dataset索引: 21. 首先创建一个dataarray, 22. 然后用.to_dataset(name="foo")转换格式...(foo是变量名) 23.ds.isel(space=[0],time=[0]) 24.ds.sel(time="2000-01-01") 对于dataset格式,位置索引不支持(位置容易冲突ambiguous);但可以通过维度名索引 ... 删去...
1.http://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.Dataset.html 2.http://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.html(dataarray) xarray–数据的读写 利用xarray读取NetCDF数据: 其中,对于xarray读取的nc文件生成的数据对象,可以通过一些函数转为pandas对象。对pandas对象使用to_xarray方法...