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: 先创建一个Dataset对象ds 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ds=xr.Dataset(data_vars={"a":("x",np.arange(5)),"b":(("x","y"),np.ones((5,4)))})ds 对象ds...
xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据,即能读取多个物理量。 xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据,即只能读取单个物理量。 如果nc文件中含有多个物理量,用open_dataarray()读取会报错,因此建议统一都用open_dataset()来读取文件。 提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset()假如数据中含...
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...
要使用xarray读取时间序列nc数据,并将其转换为array数据,然后去除存在缺失值的网格,可以按照以下步骤进行: 1. 导入必要的库: import xarray as xr import numpy as np 2. 使用open_dataset函数读取nc数据文件并加载为xarray的数据集: ds = xr.open_dataset('data.nc') ...
给定任意数量的 Dataset 和/或 DataArray 对象,返回新的 具有对齐索引和尺寸大小的对象。 举个例子: x = xr.DataArray( [[25, 35], [10, 24]],dims=("lat", "lon"),coords={"lat": [35.0, 40.0], "lon": [100.0, 120.0]},)y = xr.DataArray( [[20, 5], [7, 13]],dims=("lat",...
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...
使用to_dict 方法可以将 Dataset (DataArray) 转换为 字典: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>d=ds.to_dict()>>d{'attrs':{},'coords':{'x':{'attrs':{},'data':[10,20,30,40],'dims':('x',)},'y':{'attrs':{},'data':[datetime.datetime(2000,1,1,0,0),....
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...
随着对 xarray 探索的深入,你会发现它远不止于此,更多高级特性等待着你去发掘。 ## 二、xarray的数据结构 ### 2.1 理解Dataset和DataArray 在 xarray 中,`DataArray` 和 `Dataset` 是两个核心的数据结构。`DataArray
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.