xarray数据集的形状

Question

如何获取从包含数据变量的多维熊猫数据框创建的数据集的形状？

我将csv文件导入到pandas数据框中，设置一个多索引并将其转换为数据集。我可以从索引（而不是数据变量）转换的尺寸（运行和位置）中获取形状。我打算将其用作keras模型的张量输入，因此需要指定形状。我将数据集想象成一个立方体，其中“ loc”和参数（P1-P3）形成xy平面，“ run”是z轴（平面堆栈）。实际上，我将不知道这些数据中将有多少个运行，位置或参数。

CSV文件为：

run，loc，P1，P2，P3
R1，“（0,0）”，1,2,3
R1，“（0,1）”，4,5,6
R1，“（1,0）”，7,8,9
R1，“（1,1）”，10,11,12
R2，“（0,0）”，100,200,300
R2，“（0,1）”，400,500,600
R2，“（1,0）”，700,800,900
R2，“（1,1）”，1000,1100,1200

要读取并导入到数据集的代码

csvfile = "my_file.csv"  
df = pd.read_csv(csvfile)  
df.set_index(['run', 'loc'], inplace=True)  

print('========== df ==========')  
print(df)  

# Convert to dataset  
ds = df.to_xarray()  

print('========== ds ==========')  
print(ds)  
print('========== ds shape ==========')  
print(tuple(ds.dims[d] for d in ['run', 'loc']))  

对于ds形状（底部），我得到（2,4），但我想要（2,4,3）

# Output
========== df ==========  
             P1    P2    P3  
run loc                      
R1  (0,0)     1     2     3  
    (0,1)     4     5     6  
    (1,0)     7     8     9  
    (1,1)    10    11    12  
R2  (0,0)   100   200   300  
    (0,1)   400   500   600  
    (1,0)   700   800   900  
    (1,1)  1000  1100  1200  
========== ds ==========  
  
Dimensions:  (loc: 4, run: 2)  
Coordinates:  
  * run      (run) object 'R1' 'R2'  
  * loc      (loc) object '(0,0)' '(0,1)' '(1,0)' '(1,1)'  
Data variables:  
    P1       (run, loc) int64 1 4 7 10 100 400 700 1000  
    P2       (run, loc) int64 2 5 8 11 200 500 800 1100  
    P3       (run, loc) int64 3 6 9 12 300 600 900 1200  
========== ds shape ==========  
(2, 4)