问题标签 [python-xarray]

我正在DataArray沿时间维度从多个切片创建一个，并'index must be monotonic for resampling'在尝试重新采样时偶然发现错误，我猜这表明我的时间索引未排序。concat()我吃它们的时候没有注意顺序。

# TODO: sort instead of raising an error

可以在引发错误的代码中找到。

我的问题：我将如何在 a 中对我DataArray的 s的索引进行排序DataSet？我找不到类似的东西sort_index()。

我正在运行以下代码

在这个例子values中可能包含nan元素。我相信出于这个原因，我会收到以下运行时警告：

是否xarray有抑制这些警告的方法？

以下是旨在弄清楚为什么 xarrays 是这样的哲学问题。

我无法弄清楚 Xarrays 执行以下操作的方法。

它遵循 x-arrays 语法，并使用 xarrays 计算我希望它执行的操作，但会引发此运行时警告。

我的问题是，我如何滥用 Xarrays？

我想提出一个nans优秀的案例，因为他们可以跨业务通勤。（便于发现或处理缺失的数据值）

IE。

这使得它们在 X 数组中的表示非常有用。xarrays可能缺少数据，但这不应停止跨越数千个点的操作。

为什么不>通勤nan没有任何问题？如果这是我想要的行为，我应该以其他方式执行此操作并忽略错误吗？

我有一个具有一个时间轴的多维数据对象。我需要根据常规时间序列（例如每小时或每天）对数据进行分箱（以便随后计算每个时间箱内的相关性并获得相关时间序列）。但是，当我尝试使用时，groupby_bins我得到TypeError: Cannot cast ufunc less input from dtype('<m8[ns]') to dtype('<m8') with casting rule 'same_kind'：

如何将时间轴与xarrays一起使用groupby_bins？我尝试使用匹配 dtypes 的时间轴，但传递dtypetopd.date_range似乎没有效果，即使 dtypes 相同（不知道为什么它们不在这个玩具示例中，但这是一个不同的问题），错误仍然存​​在。

PS我也对pd.date_range完全绕过的解决方案感到满意。

Currently, my code heavily uses structured masked arrays with multidimensional dtypes, with dozens of fields and item sizes of many kilobytes. It appears that xarray could be a great alternative, but when I try to pass it a masked array, it changes its dtype to float:

This is undesirable for me, because (1) the memory consumption of my dataset will explode (it is already large), and (2) many of my integer-dtypes are bit fields which must not be represented as floats. Although an int32 bitfield can be losslessly represented as a float64, it's ugly and error-prone to go back and forth.

Is it possible to use xarray.Dataset with masked arrays while preserving integer dtypes?

Edit: It appears the problem occurs in _maybe_promote. See also github issue.

我有一个通过 xarray 创建的数据集，其分配的坐标和维度。从中获得，我也有两个变量：一维数组和一个 3 维数组，与第一个和两个附加的坐标相同。对于由两个坐标定义的二维空间中的每个点，我想在它们的共享坐标“memb”中获得两者的协方差，这两个坐标不由两者共享，并使其成为一个矩阵。

换句话说，一个变量由“memb”定义，另一个变量由“memb”、“north_south”和“west_east”定义。我想找到每个 north_south 和 west_east 点的成员协方差，并将其分配给一个变量，该变量具有分配给每个 north_south 和 west_east 值的值。

要在某一时刻获得它，我可以运行以下代码并获得所需的结果：

我想将其分配给一个变量，该变量将具有北南和西东的维度。我想我知道如何使它与块一起使用，但是如何将它分配给每个点都有两个维度的变量？

我将此 xarray 数据集定义为ds：

其中 plev 坐标从 1000 降低（压力水平）到 0.0007 hPa。

我这样定义geoviews数据集：

我以这种方式创建了 holoviews Curve 对象：

导致以这个开头的帧：

如您所见，滑块标签显示的压力水平等于 0.0007 hPa，而标题显示的压力水平等于 1000 hPa。它是尺寸的全息视图/地理视图的错误还是默认行为？

谢谢你的时间。

编辑：我在 v1.6.2 上有全息视图，在 v1.1.0 上有地理视图，在 v0.8.2 上有 xarray。

我有一个使用 xarray 打开的 netCDF 文件。它有以下特点。坐标：

我如何对其进行子集化，以便时间从 2010 年而不是 2005 年开始（纬度和经度保持不变）？我只想要一个 xarray 解决方案

有没有办法使用 向netCDF文件添加全局属性xarray？当我做类似的事情时hndl_nc['global_attribute'] = 25，它只是添加了一个新变量。

我有一个相当大的 netCDF 文件（~10 GB），其填充值为 -1.0

当我像这样使用xarray的fillna时：

它很慢（约 2 分钟），是否有另一个可能更快的操作员？或者，考虑到文件的大小，这是可以预料的？