Question

我有一个NetCDF文件，其中的变量以0到360度的经度存储。我想将其转换为-180至180度。这应该是一个相当简单的任务，但是由于某些原因，我似乎无法解决本教程中给出的一些示例。

ds = xr.open_dataset(file_)   
>ds
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lev: 1, lon: 720, time: 1460)
Coordinates:
* lon      (lon) float64 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 ... -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5
* lev      (lev) float32 1.0
* time     (time) datetime64[ns] 2001-01-01 ... 2001-12-31T18:00:00
Data variables:
 V        (time, lev, lon) float32 13.281297 11.417505 ... -19.312767

我尝试使用Dataset.assign_coord

的帮助

ds.V.assign_coords(lon=((ds.V.lon + 180) % 360 - 180)) 
#gives me a new array with lon -180 to 180
ds['V'] = ds.V.assign_coords(lon=((ds.V.lon + 180) % 360 - 180))
# didn't modify the V for some reason?

因此，assign_coords有效，但是将变量设置回Dataset无效。经过多次尝试，我发现直接修改坐标“ lon”是因为它们已链接到Datavariable“ V” “通过字典。

ds.coords['lon'] = (ds.coords['lon'] + 180) % 360 - 180
#solves the problem!

第二个问题，我遇到的问题是根据上面修改的经度对数据变量进行排序。我尝试过

 ds['V'] = ds.V.sortby(ds.lon)
 >ds.V 

 # the array is not sorted according to -180 to 180 values

但是当我对数据集进行排序和分配时，它就可以了。

ds = ds.sortby(ds.lon) # now my dataset is sorted to -180 to 180 degrees lon

如果有人可以指出为什么我对这两个问题的第一种方法都不起作用，这对我对xarrays的理解将非常有帮助。

Answer 1

有一个原理可以解释为什么两种最初的方法都不起作用。在Dataset中，变量沿坐标具有值。坐标在Dataset中与变量分开存在。您可能具有三个变量U，V和W，它们都沿数据集中的某个坐标longitude变化。单独使用U和V使其longitude的值具有不同的顺序是可以的，但是在数据集中，它们必须具有相同的顺序。

当您将变量分配给已经具有该变量坐标的数据集时，xarray将自动对该变量重新排序，使其具有与数据集相同的顺序。还会做一些不错的事情，例如在变量中没有变量的情况下添加nan值。

在此示例中，我制作了一个Dataset和DataArray，它们都具有经度坐标，但方向相反。当我将DataArray分配给Dataset时，坐标会自动反转。

In[17]: ds
Out[17]: 
<xarray.Dataset>
Dimensions:    (longitude: 10)
Coordinates:
  * longitude  (longitude) float64 360.0 320.0 280.0 240.0 200.0 160.0 120.0 ...
Data variables:
    *empty*

In [18]: da
Out[18]: 
<xarray.DataArray (longitude: 10)>
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
Coordinates:
  * longitude  (longitude) float64 0.0 40.0 80.0 120.0 160.0 200.0 240.0 ...

In [19]: ds['v'] = da

In [20]: ds['v']
Out[20]: 
<xarray.DataArray 'v' (longitude: 10)>
array([ 0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.,  0.])
Coordinates:
  * longitude  (longitude) float64 360.0 320.0 280.0 240.0 200.0 160.0 120.0 ...

下面是一个类似的示例，它会自动添加nan：

In [27]: ds
Out[27]: 
<xarray.Dataset>
Dimensions:    (longitude: 10)
Coordinates:
  * longitude  (longitude) float64 360.0 320.0 280.0 240.0 200.0 160.0 120.0 ...
Data variables:
    *empty*

In [28]: da
Out[28]: 
<xarray.DataArray (longitude: 3)>
array([ 0.,  0.,  0.])
Coordinates:
  * longitude  (longitude) float64 0.0 40.0 80.0

In [29]: ds['v'] = da

In [30]: ds['v']
Out[30]: 
<xarray.DataArray 'v' (longitude: 10)>
array([ nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,  nan,   0.,   0.,   0.])
Coordinates:
  * longitude  (longitude) float64 360.0 320.0 280.0 240.0 200.0 160.0 120.0 ...

Answer 2

我为单线道歉，但这正是我解决此问题的方式： d = d.assign_coords(longitude=(((d.longitude + 180) % 360) - 180)).sortby('longitude') 您应该在Dataset级工作，而不是DataArray级工作。

Answer 3

这不是python解决方案，但是如果您在linux上并且拥有nco，则可以键入

ncap2 -O -s 'where(lon>180) lon=lon-360' ifile ofile

按照此处的答案How to change longitude range in a NetCDF

Answer 4

cdo 可以快速解决这些问题，喜欢：

cdo sellonlatbox,-180,180,-90,90 a.nc b.nc

a.nc 是你的数据，b.nc 是你想要的结果。

使用Python-Xarray重新坐标

4 个答案: