Question

有没有办法使用xarray创建时间维度超过2263年的netCDF文件？

以下是如何创建netCDF玩具数据集http://xarray.pydata.org/en/stable/time-series.html

但是时间维度有一种pandas日期时间索引，并且这些索引不会超出2263，如下所示： https://github.com/pandas-dev/pandas/issues/13346

Answer 1

将来，您可以通过使用cftime个对象创建日期轴来实现此目的，但是目前的情况是outstanding issue in xarray不允许您编写netCDF包含此类对象的文件。

但是，即使您可以保存此类对象，最简单，最干净的方法仍然是将该轴手动定义为具有某些单位的整数数组。

import numpy as np
import xarray as xr

days = np.asarray(range(100*365))

ds = xr.Dataset(
    {'time': (['time'], days, {'units': 'days since 2200-01-01 0:0:0'})}
)

print(ds['time'][-1]

ds.to_netcdf('test.nc')
ds = xr.open_dataset('test.nc')
print(ds['time'][-1])

给出输出

<xarray.DataArray 'time' ()>
array(36499)
Coordinates:
    time     int64 36499
Attributes:
    units:    days since 2200-01-01 0:0:0

接着是

<xarray.DataArray 'time' ()>
array(datetime.datetime(2299, 12, 7, 0, 0), dtype=object)
Coordinates:
    time     object 2299-12-07

请注意，当您重新打开数据集时，xarray会自动解码它。

＆＃39;单位＆＃39;您使用的属性应遵循CF conventions的时间坐标。你可以替换“天”。＆＃39;小时＆＃39;，＆＃39;分钟＆＃39;或＆＃39;秒＆＃39;如你所知。

这确实需要您手动计算所需的整数，如果您的时间轴是以年为单位，这主要是困难的（因为＆＃34;年＆＃34;不是定义的时间度量单位，它的长度取决于闰年）。如果是这种情况，您可以使用以下内容：

import cftime

# replace this to use a different calendar
Datetime = cftime.DatetimeProlepticGregorian

# make your list of Datetime objects
time_list = []
month = day = 1
hour = minute = second = 0
for year in range(2200, 2300, 1):
    time_list.append(Datetime(year, month, day, hour, minute, second))

# this will convert them into a time axis, here in units of
# 'days since 2200-01-01 0:0:0'
seconds_in_day = 60*60*24
day_list = []
for dt in time_list:
    time_since_2200 = dt - Datetime(2200, month, day, hour, minute, second)
    day_list.append(int(time_since_2200.total_seconds() / seconds_in_day))

您可以使用其他cftime类（例如cftime.DatetimeJulian或cftime.DatetimeNoLeap）来使用其他日历。应修改此代码，以便为您的使用提供正确的time_list。您还可以在其他时间单位中将seconds_in_day切换为秒（并将该单位提供给xr.Dataset来电。）

Answer 2

问题可能是xarray可选择在nettime.datetime范围之外的时间使用netcdftime，但pandas不会。所以，即使安装了netcdftime，这个例子也不会起作用

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
data = np.random.rand(4, 3)
locs = ['IA', 'IL', 'IN']
times = pd.date_range('2318-04-25', periods=4)
da = xr.DataArray(data, coords=[times, locs], dims=['time', 'space'])

当您尝试创建pandas date_range时，这将失败。即使提供netcdftime.datetime作为pd.date_range（）的第一个参数也不起作用，因为pandas想要转换为自己的，有限的日期时间类型。

相反，您需要直接指定xarray的时间。不幸的是，这是我对netcdf的了解让我失望的地方，但我可以给你一些大纲，也许你可以从这里得到它。

有许多方法可以在DataArray参数中指定日期。您需要以netcdftime.datetime类型为基础创建自己的日期范围。您可以使用netcdftime.date2index（）创建日期索引，并使用它代替上面示例中的pandas DateIndex。

您应该发布显示问题的示例代码。我已经假设你正在尝试创建一个DataArray，但也许这不是你所拥有的问题。

使用带有超过2263年的时间戳的xarray创建netcdf

2 个答案: