使用xarray添加和使用其他坐标

时间:2017-07-20 21:46:14

标签: python pandas xarray

我正在学习如何使用python xarray包,但是,我遇到了多维数据的麻烦。具体来说,如何添加和使用其他坐标?

这是一个例子。

import xarray as xr
import pandas as pd
import numpy as np

site_id = ['brw','sum','mlo']
dss = []
for site in site_id:
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(20,2),columns=['a','b'],index=pd.date_range('20160101',periods=20,freq='MS'))
    ds = df.to_xarray()
    dss.append(ds)

ds = xr.concat(dss, dim=pd.Index(site_id, name='site'))
ds.coords['latitude'] = [71.323, 72.58, 19.5362]
ds.coords['longitude'] = [156.6114, 38.48, 155.5763]

我的xarray数据集如下所示:

>>> ds
<xarray.Dataset>
Dimensions:    (index: 20, latitude: 3, longitude: 3, site: 3)
Coordinates:
  * index      (index) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-02-01 2016-03-01 ...
  * site       (site) object 'brw' 'sum' 'mlo'
  * latitude   (latitude) float64 71.32 72.58 19.54
  * longitude  (longitude) float64 156.6 38.48 155.6
Data variables:
    a          (site, index) float64 -0.1403 -0.2225 -1.199 -0.8916 0.1149 ...
    b          (site, index) float64 -1.506 0.9106 -0.7359 2.123 -0.1987 ...

我可以根据站点代码使用sel方法选择一个系列。例如:

>>> ds.sel(site='mlo')

但是如何根据其他坐标(即纬度或经度)选择数据?

>>> ds.sel(latitude>50)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'latitude' is not defined

2 个答案:

答案 0 :(得分:4)

感谢您提供易于重现的示例!

由于python的限制,您只能将.sel(x=y)=一起使用。将.isel与纬度(sel一起使用的示例更难,因为它是浮点类型):

In [7]: ds.isel(latitude=0)
Out[7]:
<xarray.Dataset>
Dimensions:    (index: 20, longitude: 3, site: 3)
Coordinates:
  * index      (index) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-02-01 2016-03-01 ...
  * site       (site) object 'brw' 'sum' 'mlo'
    latitude   float64 71.32
  * longitude  (longitude) float64 156.6 38.48 155.6
Data variables:
    a          (site, index) float64 0.6493 -0.9105 -0.9963 -0.6206 0.6856 ...
    b          (site, index) float64 -0.03405 -1.49 0.2646 -0.3073 0.6326 ...

要使用>等条件,您可以使用.where

In [9]: ds.where(ds.latitude>50, drop=True)
Out[9]:
<xarray.Dataset>
Dimensions:    (index: 20, latitude: 2, longitude: 3, site: 3)
Coordinates:
  * index      (index) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-02-01 2016-03-01 ...
  * site       (site) object 'brw' 'sum' 'mlo'
  * latitude   (latitude) float64 71.32 72.58
  * longitude  (longitude) float64 156.6 38.48 155.6
Data variables:
    a          (site, index, latitude) float64 0.6493 0.6493 -0.9105 -0.9105 ...
    b          (site, index, latitude) float64 -0.03405 -0.03405 -1.49 -1.49 ...

答案 1 :(得分:0)

通过“ sel”方法选择数据的另一种解决方案是使用Python的“ slice”对象。

因此,为了从纬度大于给定值(即北纬50度)的Xarray对象中选择数据,可以编写以下内容:

   ds.sel(dict(latitude=slice(50,None)))

希望对您有帮助。

此致