Question

我有一个xarray数据集，其中一些变量的维度超过了必要的数量（例如，一个3D数据集，其中＆＃34;纬度＆＃34;和＃34;经度＆＃34;变量也随时间变化）。如何删除额外的尺寸？

例如，在下面的数据集中，＆＃39; bar＆＃39;是x和y轴上的2D变量，沿x轴具有恒定的值。如何从＆＃39;栏中删除x维度＆＃39;但不是＆＃39; foo＆＃39;？

>>> ds = xr.Dataset({'foo': (('x', 'y'), np.random.randn(2, 3))},
                    {'x': [1, 2], 'y': [1, 2, 3],
                     'bar': (('x', 'y'), [[4, 5, 6], [4, 5, 6]])})
>>> ds
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (x: 2, y: 3)
Coordinates:
  * x        (x) int64 1 2
  * y        (y) int64 1 2 3
    bar      (x, y) int64 4 5 6 4 5 6
Data variables:
    foo      (x, y) float64 -0.9595 0.6704 -1.047 0.9948 0.8241 1.643

Answer 1

删除额外维度（使用索引）的最直接方法会导致稍微混淆的错误消息：

>>> ds['bar'] = ds['bar'].sel(x=1)
ValueError: dimension 'x' already exists as a scalar variable

问题在于，当您在xarray中进行索引时，它会将索引坐标保持为标量坐标：

>>> ds['bar'].sel(x=1)
<xarray.DataArray 'bar' (y: 3)>
array([4, 5, 6])
Coordinates:
    x        int64 1
  * y        (y) int64 1 2 3
    bar      (y) int64 4 5 6

这通常很有用，但在这种情况下，当您尝试在原始数据集上设置时，索引数组上的标量坐标'x'与非标量坐标（和维度）'x'冲突。因此，xarray错误而不是覆盖变量。

要解决此问题，您需要在编制索引后删除标量'x'。在当前版本的xarray中，您可以使用drop：

执行此操作

>>> ds['bar'] = ds['bar'].sel(x=1).drop('x')
>>> ds
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (x: 2, y: 3)
Coordinates:
  * x        (x) int64 1 2
  * y        (y) int64 1 2 3
    bar      (y) int64 4 5 6
Data variables:
    foo      (x, y) float64 -0.9595 0.6704 -1.047 0.9948 0.8241 1.643

在xarray的未来版本（v0.9及更高版本）中，您可以通过编写drop=True（例如ds['bar'].sel(x=1, drop=True)）来删除索引时的坐标。

从xarray数据集中的某些变量中删除维

1 个答案: