如何知道切片 xarray Dataset/DataArray 是否为空?
How to know if a sliced xarray Dataset/DataArray is empty?
我正在使用 Python 语言对 Netcdf 文件应用切片和聚合操作。处理此类文件的解决方案之一是使用 Xarray 库。
我对库功能还是陌生的,所以我想知道 Xarray 对象是否有一些方法来检查切片 DataSet/DataArray 是否为空,就像 Pandas 有 (在pandas的情况下,可以通过'empty'方法检查dataframe/series是否为空。
我找到的唯一解决方案是始终将 Xarray Dataset/DataArray 转换为 pandas Dataframe/Series,然后检查它是否为空。
示例代码如下:
import xarray as xr
path = 'my_path_to_my_netcdf_file.nc'
Xarray_DataArray = xr.open_dataset(path)
print(Xarray_DataArray)
# this returns something like:
# Dimensions: (lat: 600, lon: 672, time: 37)
# Coordinates:
# * lat (lat) float32 -3.9791672 -3.9375012 ... 20.9375 20.979166
# * lon (lon) float32 -60.979168 -60.9375 ... -33.0625 -33.020832
# * time (time) datetime64[ns] 2010-05-19 2010-05-20 ... 2010-06-24
# Data variables:
# variable_name (time, lat, lon) float32 dask.array<shape=(37, 600, 672),
# chunksize=(37, 600, 672)>
# I normally use the 'sel' method to slice the xarray object, like below:
Sliced_Xarray_DataArray = Xarray_DataArray.sel({'lat':slice(-10, -9),
'lon':slice(-170, -169)
})
# but since, Xarray does not possess a proper way to check the slice, I usually have to do the following:
if Sliced_Xarray_DataArray.to_dataframe().empty():
print('is empty. Nothing to aggregate')
else:
Aggregated_value = Aggregation_function(Sliced_Xarray_DataArray)
print('continuing with the analysis')
# ... continue
如有任何建议,我将不胜感激。
感谢您的宝贵时间,希望尽快收到您的来信。
此致,
菲利普·里尔
您可以很容易地检查结果切片中变量的大小是否为 0:
print(Sliced_Xarray_DataArray.time.size)
if Sliced_Xarray_DataArray.time.size == 0:
print('is empty. Nothing to aggregate')
else:
print('not empty. Go aggregate')
您的任何坐标变量以及我们的其他变量都可以作为 Sliced_Xarray_DataArray
中的属性进行访问,因此在您的示例中,您可以检查 lat
、lon
或 time
。
我正在使用 Python 语言对 Netcdf 文件应用切片和聚合操作。处理此类文件的解决方案之一是使用 Xarray 库。
我对库功能还是陌生的,所以我想知道 Xarray 对象是否有一些方法来检查切片 DataSet/DataArray 是否为空,就像 Pandas 有 (在pandas的情况下,可以通过'empty'方法检查dataframe/series是否为空。
我找到的唯一解决方案是始终将 Xarray Dataset/DataArray 转换为 pandas Dataframe/Series,然后检查它是否为空。
示例代码如下:
import xarray as xr
path = 'my_path_to_my_netcdf_file.nc'
Xarray_DataArray = xr.open_dataset(path)
print(Xarray_DataArray)
# this returns something like:
# Dimensions: (lat: 600, lon: 672, time: 37)
# Coordinates:
# * lat (lat) float32 -3.9791672 -3.9375012 ... 20.9375 20.979166
# * lon (lon) float32 -60.979168 -60.9375 ... -33.0625 -33.020832
# * time (time) datetime64[ns] 2010-05-19 2010-05-20 ... 2010-06-24
# Data variables:
# variable_name (time, lat, lon) float32 dask.array<shape=(37, 600, 672),
# chunksize=(37, 600, 672)>
# I normally use the 'sel' method to slice the xarray object, like below:
Sliced_Xarray_DataArray = Xarray_DataArray.sel({'lat':slice(-10, -9),
'lon':slice(-170, -169)
})
# but since, Xarray does not possess a proper way to check the slice, I usually have to do the following:
if Sliced_Xarray_DataArray.to_dataframe().empty():
print('is empty. Nothing to aggregate')
else:
Aggregated_value = Aggregation_function(Sliced_Xarray_DataArray)
print('continuing with the analysis')
# ... continue
如有任何建议,我将不胜感激。
感谢您的宝贵时间,希望尽快收到您的来信。
此致,
菲利普·里尔
您可以很容易地检查结果切片中变量的大小是否为 0:
print(Sliced_Xarray_DataArray.time.size)
if Sliced_Xarray_DataArray.time.size == 0:
print('is empty. Nothing to aggregate')
else:
print('not empty. Go aggregate')
您的任何坐标变量以及我们的其他变量都可以作为 Sliced_Xarray_DataArray
中的属性进行访问,因此在您的示例中,您可以检查 lat
、lon
或 time
。