Xarray 在 python 中將單獨的日期和小時維度合並為一個時間維度

Question

我有一個 xarray 數據集：

如您所見，尺寸為（緯度、經度、步長（小時）、時間（天））。 我想將小時和天合並為一個，以便尺寸改為（緯度，經度，時間步長）。 我該怎么做呢？

Answer 1

創建一維時間維度和坐標

您可以使用stack方法創建時間和步長維度的多索引。 由於您的valid_time坐標已經具有正確的datetime時間維度，因此您還可以刪除多索引坐標並僅將valid_time坐標與實際日期時間保持一致。

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

# Create a dummy representation of your data
ds = xr.Dataset(
    data_vars={"a": (("x", "y", "time", "step"), np.random.rand(5, 5, 3, 24))},
    coords={
        "time": pd.date_range(start="1999-12-31", periods=3, freq="d"),
        "step": pd.timedelta_range(start="1h", freq="h", periods=24),
    },
)
ds = ds.assign_coords(valid_time=ds.time + ds.step)

# Stack the time and step dims
stacked_ds = ds.stack(datetime=("time", "step"))

# Drop the multiindex if you want to keep only the valid_time coord which
# contains the combined date and time information.
# Rename vars and dims to your liking.
stacked_ds = (
    stacked_ds.drop_vars("datetime")
    .rename_dims({"datetime": "time"})
    .rename_vars({"valid_time": "time"})
)
print(stacked_ds)

<xarray.Dataset>
Dimensions:  (time: 72, x: 5, y: 5)
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 1999-12-31T01:00:00 ... 2000-01-03
Dimensions without coordinates: x, y
Data variables:
    a        (x, y, time) float64 0.1961 0.3733 0.2227 ... 0.4929 0.7459 0.4106

使時間坐標成為索引

像這樣，我們創建一個以連續日期時間序列為坐標的時間維度。 但是，它不是和index 。 對於某些方法，例如resample ，時間需要是一個索引。 我們可以通過顯式設置索引來解決這個問題：

stacked_ds.set_index(time="time")

但是，這將使“時間”成為變量而不是坐標。 為了讓它再次成為坐標，我們可以使用

stacked_ds.set_index(time="time").set_coords("time")

使用數據數組

您也可以在 Dataarrays 上使用維度堆疊。 但是，它們沒有rename_dims和rename_vars方法。 相反，您可以使用swap_dims和rename ：

(
    ds.a.stack(datetime=("time", "step"))
    .drop_vars("datetime")
    .swap_dims({"datetime": "time"})
    .rename({"valid_time": "time"})
).set_index(time="time")