Question

我有来自3个不同卫星的20多个农业领域的卫星图像。每个图像名称都包含数据收集数据和其中的卫星名称。文件名的前两位数字是月份，后两位数字是日期，最后一部分包含卫星名称。假设此代码将使用六个图像。

每个图像都经过一个循环，在循环中将它们处理为numpy数组。代码是-

image_list = ["D:/6.10.SkySat.tif", "D:/06.30.SkySat.tif", "D:/06.06.RapidEye.tif", 
"D:/06.16.RapidEye.tif", "D:/06.26.PlanetScope.tif", "D:/06.30.PlanetScope.tif"]

for image in image_list:

    #converting raster image to numpy array
    array = arcpy.RasterToNumPyArray(image, nodata_to_value=9999)
    #masking out the no data value and converting into one dimentional array
    marray = numpy.ma.masked_values(array,9999) 
    new_array = marray.flatten()

    #extracting the date and satellite name
    date = image[3:8]
    satellite = image[9:-4]

在这里，我得到一个一维数组，一个日期和一个字符串（卫星名称）。为了进一步使用，我希望它们采用以下所示的格式。数据将具有三列。一个将具有数组中的所有像素值，下一个将包含日期，最后一个将具有Satellite名称。

Value       Date       Satellite
0.05825     6/15/2018   SkySat
0.07967976  6/15/2018   SkySat
0.09638854  6/15/2018   SkySat
0.12477265  6/15/2018   SkySat
0.13941683  6/15/2018   SkySat
0.13072205  6/15/2018   SkySat
0.12254229  6/15/2018   SkySat
0.13378483  6/15/2018   SkySat
0.13875392  6/15/2018   SkySat
0.14010076  6/10/2018   PlanetScope
0.1371166   6/10/2018   PlanetScope
0.13878246  6/10/2018   PlanetScope
0.1351179   6/10/2018   PlanetScope
0.16816537  6/10/2018   PlanetScope
0.16348109  6/10/2018   PlanetScope
0.15997969  6/10/2018   PlanetScope
0.16568226  6/10/2018   PlanetScope
0.190534599 6/12/2018   RapidEye
0.219114789 6/12/2018   RapidEye
0.251982007 6/12/2018   RapidEye
0.289779308 6/12/2018   RapidEye
0.333246204 6/12/2018   RapidEye

有什么办法可以以这种格式排列数据，然后将其写入CSV或文本文件？

Answer 1

欢迎使用Stackoverflow Saurav！

我看到您的问题的方式是，您只想为相应的“值”的一维数组重复“日期”和“卫星名称”的值。

考虑以下示例：

value1 = [1,2,3]
date1 = '1 sep'
satellite_name1 = 'sauravyan'

您可以使用numpy的“重复”功能：

date1 = np.repeat(date1,len(value1))
satellite_name1 = np.repeat(satellite_name1, len(value_1))

使日期数组重复任意次数。您的情况下的值数组长度。

最终将所有内容转换为csv，我认为最好的方法是

（i）将所有内容推送至字典：

d['values'].extend(value_1)

d['dates'].extend(date_1)

d['satellites'].extend(s_1)

*请记住，要在“ for”循环之前使用“值”，“日期”和“卫星”作为键来创建字典。

（ii）将字典'd'转换为数据框：

data = pd.DataFrame(d)

（iii）最后将您的数据框转换为csv：

data.to_csv(<filepath/filename.csv>)

看到您的代码：

只需更改“ for”循环中的行

date = np.repeat(image[3:8], len(new_array))
#similarly for the satellite name

将所有三个变量推到字典上

在for循环结束之后，将字典转换为数据框，然后转换为csv。

如有任何疑问，请发表评论。

希望有帮助。

Answer 2

使用带有pandas.DataFrame的熊猫创建一个columns=['Value', 'Date', 'Satellite']，并通过将当前数据帧与该图像中的新数据串接起来，为每个图像在数据帧中追加新数据。对于在每个图像上生成的数据框，您需要重复日期和卫星信息。您也可以使用pd.to_datetime将日期转换为大熊猫日期格式。它应该看起来像这样：

import pandas as pd
import numpy


image_list = ["D:/6.10.SkySat.tif", "D:/06.30.SkySat.tif", "D:/06.06.RapidEye.tif", 
"D:/06.16.RapidEye.tif", "D:/06.26.PlanetScope.tif", "D:/06.30.PlanetScope.tif"]

df = pd.DataFrame(columns=['Value', 'Date', 'Satellite'])

for image in image_list:

    #converting raster image to numpy array
    array = arcpy.RasterToNumPyArray(image, nodata_to_value=9999)
    #masking out the no data value and converting into one dimentional array
    marray = numpy.ma.masked_values(array,9999) 
    new_array = marray.flatten()

    #extracting the date and satellite name
    date = pd.datetime(image[3:8], ignore_errors=True)
    satellite = image[9:-4]

    df2 =  pd.DataFrame({'Value': new_array, 'Date':[date]*new_array.size, 'Satellite':[satellite]*new_array.size})

    df = pd.concat([df,df2], ignore_index=True)

print(df) # Should output your expected columns

排列numpy数组

2 个答案: