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.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...
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...
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...
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),....
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",...
从http://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.to_netcdf.html,只有xarray.Dataset对象可以写入netCDF文件,因此xarray.DataArray被转换为xarray.Dataset对象包含单个变量。如果 DataArray 没有名称,或者名称与坐标名称相同,则其名称为 \xe2\x80\x98xarray_dataarray_variable\xe2\x80\x99。
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.
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...
importxarrayasxrds=xr.open_dataset("data.vtk",engine="pyvista")ds["data array"].pyvista.plot(x="x",y="y",z="z") ⬇️ Installation 🐍 Installing withconda Conda makes managingpyvista-xarray's dependencies across platforms quite easy and this is the recommended method to install: ...