是否可以从 python 中的 xarray.Dataset 写入 .csv 文件？

Question

我一直在使用 python 包xgrads来解析和读取后缀为.ctl的描述符文件，该文件描述原始二进制 3D 数据集，由 GrADS（网格分析和显示系统）提供，这是一种广泛使用的软件，用于轻松访问、操作和地球科学数据的可视化。 我一直在使用以下代码将二进制数据读入xarray.Dataset 。

from xgrads import open_CtlDataset
dset = open_CtlDataset('./ur2m_eta40km_2001011312.ctl')

# print all the info in ctl file
print(dset)

<xarray.Dataset>
Dimensions:  (time: 553, lat: 36, lon: 30)
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 2001-01-13T12:00:00 ... 2001-05-31T12:00:00
  * lat      (lat) float32 -21.2 -20.8 -20.4 -20.0 -19.6 ... -8.4 -8.0 -7.6 -7.2
  * lon      (lon) float32 -47.8 -47.4 -47.0 -46.6 ... -37.4 -37.0 -36.6 -36.2
Data variables:
    ur2m     (time, lat, lon) float32 dask.array<chunksize=(1, 36, 30), meta=np.ndarray>
Attributes:
    comment:  Relative Humidity 2m
    storage:  99
    title:    File
    undef:    1e+20
    pdef:     None

此.ctl文件包含从 2001-01-13 12:00:00 hs 到 2001-05-31 12:00:00 hs 期间每 6 小时在预定义区域内估算的湿度预测结果。 绘制第一次步骤的结果（2001-01-13T12:00:00）我得到了这个：

ds['ur2m'][0,...].plot()

我想知道是否可以从此xarray.Dataset创建表格数据并将其导出为单个.csv或.txt文件，遵循以下数据结构：

 long   lat ur2m time variable            datetime
-47.8 -21.2    0    1     ur2m 2001-01-13 12:00:00
-47.4 -21.2    0    1     ur2m 2001-01-13 12:00:00
-47.0 -21.2    0    1     ur2m 2001-01-13 12:00:00
-46.6 -21.2    0    1     ur2m 2001-01-13 12:00:00
  ...   ...  ...  ...     <NA>        ...     <NA>
-37.4  -7.2    0  553     ur2m 2001-05-31 12:00:00
-37.0  -7.2    0  553     ur2m 2001-05-31 12:00:00
-36.6  -7.2    0  553     ur2m 2001-05-31 12:00:00
-36.2  -7.2    0  553     ur2m 2001-05-31 12:00:00

原始数据可在此处获得

Answer 1

试试这个：将netcdf转换为数据框

df = ds.to_dataframe()

将数据框保存到 csv

df = df.to_csv('df.csv')

Answer 2

我有一个类似的问题，这样做并且它有效。

变成 xarray.DataArray

darray = ds.to_array()

变成数据集

df = darray.to_dataset("variable")

导出为 csv

df.to_csv("mydata.csv")

然后，您可以使用 pandas 导入 csv 并处理列以获取最终数据集。