将多索引数据帧转换为Xarray数据集可能会丢失年度序列或出现错误

Question

首先-道歉，但我无法使用代码重现此错误。我将尝试使用数据和错误的屏幕截图尽可能地描述它。

我有一个由“年”和“季节”索引的大型数据框，其中包含纬度，经度和降雨的值，其中一些看起来像这样：

这是为了尊重“冬季”，“春季”，“夏季”，“秋季”（“季节”列中的数字1：4）的年度顺序而组织的-在转换为Xarray后，我需要保留此顺序{ {1}}。但是，如果我尝试直接转换为Dataset：

Dataset

我收到以下错误：

因此很明显，我需要通过唯一的标识符重新索引，我尝试仅使用lat和lon，但这给出了相同的错误（因为存在重复项）。重置索引，然后重新索引，然后使用纬度，经度和时间  像这样：

future = future.to_xarray()

future = future.reset_index()
future.head()

允许

future.set_index(['latitude', 'longitude', 'time'], inplace=True)
future.head()

工作代码：

问题在于它现在已经失去了年度排序，您可以从数据集中的Season变量中看到，它在一年的前3个月开始于future = future.to_xarray() ，但随后跳至{{1} }意味着我们要从冬天到夏天，跳过春天。

只有在重新索引数据框后才会出现这种情况，但是如果不重新索引就无法将其转换为数据集，而且在不中断年度序列的情况下似乎无法重新索引。有什么办法可以解决这个问题？

我希望这是清楚的，并且该错误足以说明问题，以便有人能够提供帮助！

编辑： 我认为这里的问题是按日期索引时，它会自动按时间顺序对日期进行排序（例如1952年跟随1951年，依此类推），但是我不希望这样，我希望它在初始数据帧（按季节组织，但可能会有1955年的春天，然后是2000年的夏天，然后是1976年的秋天）-我需要保留此顺序。

编辑2：

因此，当我将'Year'设置为索引时，或者只是保持索引通用时，数据集看起来是这样的，但是我需要tg变量与之关联纬度/经度，因此数据集看起来像这样：

'1' '1' '1'

Answer 1

告诉我是否适合您。我添加了一个额外的索引列，并使用它最后进行排序。

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

df = pd.DataFrame({'Year':[1951,1951,1951,1951],'Season':[1,1,1,3],'lat': 
[51,51,51,51],'long':[10.8,10.8,10.6,10.6],'time':['1950-12-31','1951-01-31','1951- 
02-28','1950-12-31']})

将索引设为单独的列“ Order”，然后将其与set_index一起使用。这是由于以下事实：我只能对索引或一维列进行排序，而我们只有三个坐标。

df.reset_index(level=0, inplace=True)
df = df.rename(columns={'index': 'Order'})
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.set_index(['lat', 'long', 'time','Order'], inplace=True)
df.head()
df = df.to_xarray()

这应该保留顺序，并具有与tg相关的纬度，经度，时间（尽管我在df中没有）。

df2 = df
df2.sortby('Order')

您也可以删除“订单”列，尽管我不确定是否会更改您的订单。（它不会更改我的订单）

df2.drop('Order')