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...
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,并且可以包含多个相关的 DataArray。 优势 标签化数据: DataArray 允许为每个维度添加标签,使得数据的索引和切片更加直观。 广播功能: 支持自动广播操作,简化了多维数组之间的算术运算。
to_dataframe:将DataArray或Dataset对象转换为pandas.dataframe。 基于此,我们下面介绍对于nc文件的读取: NetCDF:通过函数open_dataset`、open_dataarray将nc数据进行读、to_netcdf写 下面举一个例子: 读取nc文件: #导入库import xarray as xr#nc文件所在的绝对路径path='D:\\data\\sst.nc'#在python中需要使用双...
xarray.Dataset是一个用于处理多维数组(类似于pandas的DataFrame,但具有额外的维度)的数据结构,它可以包含多个变量(类似于DataFrame的列),每个变量都关联有坐标(类似于DataFrame的索引)。由于xarray.Dataset可能包含多个不同形状和维度的数组,因此无法直接将其转换为一个单一的numpy数组,因为numpy数组要求所有元素都是同质的...
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。
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...
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。
DataArray 对象plot()方法能够实现快速绘图。 一般来说,我们使用xr.open_dataset命令读取的nc文件都是dataset存储格式,因此需要提取里面的绘图数据,转为dataArray格式,再进行绘图。 默认情况下,.plot()方法具体操作就方法传入dataArray的维度大小而定。 一维数组:使用plt.plot()绘制的线图; ...
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...
xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。 除了Dataset的类字典接口外,还可以使用它获取变量,Dataset 有4个主要属性: dims:每个维度名称和长度的字典映射,比如{'x': 6, 'y': 6, 'time': 8} data_vars:相应变量...