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...
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 复制 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/to_dataframe即可: 先创建一...
# 需要导入模块: import xarray [as 别名]# 或者: from xarray importDataArray[as 别名]def_save_files(self, data, dtype_out_time):"""Save the data to netcdf files in direc_out."""path = self.path_out[dtype_out_time]ifnotos.path.isdir(self.dir_out): os.makedirs(self.dir_out)if'r...
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label和维度 drop_sel() 对dataset和DataArray都适用...
前几文主要讲的是如何处理Xarray中的DataArray和DataSet,现在分享一下如何从nc文件或其他文件中读取数据,以及如何将处理好的数据输出成一个nc文件。 首先还是要再强调DataArray和DataSet的区别,DataArray是一个带标签结构的数组,DataSet是一个数据集,这意味着,从一个nc文件中读取到的全部信息构成了一个DataSet,而nc文...
不幸的是，数据集对象是不可序列化的。 xarray open_dataset方法以各种方式解决这个问题。如果你能将它们...
self.assertEqual(True,DataArray.to_masked_array(withMask).mask[0,1]) 開發者ID:Try2Code,項目名稱:cdo-bindings,代碼行數:33,代碼來源:test_cdo.py 示例9: test_mask_valid_data ▲點讚 1▼ deftest_mask_valid_data():fromxarrayimportDataArray, Datasetimportnumpyasnp ...
importxarrayasxr# 创建一个3维的数据集data=xr.DataArray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])# 将数据集转换为xarray的数据集ds=data.to_dataset(name='example_data')# 显示数据集print(ds) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.
数据集和数据数组:xarray提供了两种基本的数据结构,即DataArray和Dataset。DataArray用于表示单个多维数组,而Dataset用于表示多个具有相同维度的DataArray的集合。 标签导向的操作:xarray支持基于标签的数据选择、索引和计算,使得数据处理更加直观和可读性更高。它提供了类似于Pandas的语法和功能,如标签索引、条件选择和数据分...
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...