将每日Excel数据组织到xarray数据集中

Question

让我们说我想使用xarray来处理一些日常天气数据，这些数据的组织方式与xarray的文档类似：​​

但是，数据是在多个Excel文件中提供给我的，其中每个文件包含一天的数据。文件名包含日期信息，文件看起来像这个玩具示例：

X  Y  Temp  Prec
1  1    21    34
1  2    24    4
1  3    22    35
2  1    23    36

我能够将文件读入pandas数据帧：

for f in files:
  datestring = f.split('.')[0]
  date = datetime.strptime(datestring, '%Y%m%d')

  df = pd.read_excel(f, 0)
  df['Date'] = date

我可以制作包含所有数据（dfAll.append(df)）的大数据框，并在数据框和数据集（xr.Dataset.from_dataframe(df)）之间进行转换。但是，我无法像图像描绘的那样重新索引和组织我的数据集。我的数据集最终看起来如下：

<xarray.Dataset>
Dimensions:       (index: 120)
Coordinates:
  * index         (index) int64 106 107 108 109 ...
Data variables:
    X             (index) float64 1 1 1 2 ...
    Y             (index) float64 1 2 3 1 ...
    Temp          (index) float64 21 24 22 23 ...
    Prec          (index) float64 34 40 35 36 ...
    Date          (index) datetime64[ns] 2017-01-02 2017-01-02 2017-01-02 ...

如何像示例一样重新组织我的数据？应该在熊猫中进行哪些操作以及在xarray中进行哪些操作？基本上我想把日期，X和Y作为标签，以及Temp＆amp;预先数据作为我的变量。

Answer 1

要使xarray.Dataset.from_dataframe做正确的事情，您需要将要转换为维度的列添加到DataFrame上的MultiIndex。

对于您的示例，请尝试：xarray.Dataset.from_dataframe(df.set_index(['X', 'Y', 'Date'])。