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我有一个 xarray 数据集，其中一些变量的维度比必要的多（例如，“纬度”和“经度”变量也随时间变化的 3D 数据集）。如何删除多余的尺寸？

例如，在下面的数据集中，“bar”是沿x和y轴的二维变量，沿轴具有恒定值x。如何x从“bar”而不是“foo”中删除维度？

>>> ds = xr.Dataset({'foo': (('x', 'y'), np.random.randn(2, 3))},
                    {'x': [1, 2], 'y': [1, 2, 3],
                     'bar': (('x', 'y'), [[4, 5, 6], [4, 5, 6]])})
>>> ds
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (x: 2, y: 3)
Coordinates:
  * x        (x) int64 1 2
  * y        (y) int64 1 2 3
    bar      (x, y) int64 4 5 6 4 5 6
Data variables:
    foo      (x, y) float64 -0.9595 0.6704 -1.047 0.9948 0.8241 1.643
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删除额外维度的最直接方法（使用索引）会导致稍微令人困惑的错误消息：

>>> ds['bar'] = ds['bar'].sel(x=1)
ValueError: dimension 'x' already exists as a scalar variable

问题是，当您在 xarray 中进行索引时，它会将索引坐标保持为标量坐标：

>>> ds['bar'].sel(x=1)
<xarray.DataArray 'bar' (y: 3)>
array([4, 5, 6])
Coordinates:
    x        int64 1
  * y        (y) int64 1 2 3
    bar      (y) int64 4 5 6

这通常很有用，但在这种情况下，当您尝试在原始数据集上设置'x'索引数组上的标量坐标与非标量坐标（和维度）冲突时。'x'因此 xarray 错误而不是覆盖变量。

为了解决这个问题，您需要'x'在索引后删除标量。在当前版本的 xarray 中，您可以这样做drop：

>>> ds['bar'] = ds['bar'].sel(x=1).drop('x')
>>> ds
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (x: 2, y: 3)
Coordinates:
  * x        (x) int64 1 2
  * y        (y) int64 1 2 3
    bar      (y) int64 4 5 6
Data variables:
    foo      (x, y) float64 -0.9595 0.6704 -1.047 0.9948 0.8241 1.643

在 xarray 的未来版本（v0.9 及更高版本）中，您将能够在通过编写索引时删除坐标drop=True，例如ds['bar'].sel(x=1, drop=True).

于 2017-01-24T18:21:52.970 回答