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...
Dataset 可以转换为 DataArray, DataFrame, dict, netcdf,分别对应 to_array, to_dataframe, to_dict, to_netcdf 方法。 同样可以利用 to_* 类方法将 DataArray 转换为 DataFrame, Dataset, Series, Dict, netcdf, masked_array。 当使用 pandas 对象作为键值时,pandas 索引名会用作维度名,并且其数据会和已...
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(我觉得两种基础数据结构以及互相转换应该最开始介绍的)。所以接下来跳过这部分。 ex3堆叠与拆分 个人感觉可能处理站点数据会用到这个方法 ...
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.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...
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; ...
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.Datasets:具有类似字典结构的尺寸对其的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Dataset上执行。Dataset是多个...
这个数据结构有点像站点数据,对xy维设定了两层,分别是经纬度,还有一维时间维(whatever,反正是随便创建一个DataSet)。 ds.to_netcdf('output.nc') 就可以输出成nc文件了。 当然还可以更懒一点, ds = xr.Dataset({'abc': abc}) 直接将abc这个DataArray转成DataSet,DataArray的标签和纬度信息会自动转换。
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 复制 >>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。
将xarray.Dataset转换为多维栅格。 说明 Xarray 是一个Python模块,支持带有维度、坐标和属性标注的多维数组。它基于 NumPy 和 pandas 构建并与之整合,可处理PythonSciPy 生态系统中的多维数据以用于数值计算。有关详细信息,请参阅xarray 文档。 使用Python处理xarray.DataArray后,您可能需要将其转换为 ArcGIS 多维栅格...