如何在 python 中的一个数据集中按多个经度和纬度组合数据数组

Question

我对每个 long/lat 点的数据数组进行了循环，并将所有结果附加到一个列表中，如下所示：

out_list=[]
for i in ds.longitude.values:
    for j in ds.latitude.values:
        point = arr.sel(longitude=i,latitude=j)
        
        p_detrend = sm.tsa.tsatools.detrend(point, order=1,axis=0)
        out_list.append(p_detrend)

我的清单如下：你可以看到有很多数组，每个数组都有 long/lat 。如何按经纬度合并一个数据集中的所有数组？

Answer 1

也许你可以改用字典，比如：

out_list = []

for i in ds.longitude.values:
    for j in ds.latitude.values:
        point = arr.sel(longitude=i,latitude=j)
        p_detrend = sm.tsa.tsatools.detrend(point, order=1,axis=0)

        result = {
            'longitude': i, 
            'latitude': j,
            'detrend_arr': p_detrend  
        }
        out_list.append(result)

那你可以用pandas转换成pd.DataFrame做其他操作；

Answer 2

如果使用 xarray.merge() 会怎样？

我使用 documentation 中的示例和您的描述为不同的经度和纬度创建了一个假数据，所有数据都堆叠在一个列表中。

然后，如果我使用xarray.merge()，它会自动将数据结构化为('time','longitude','latitude') xarray对象。

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

np.random.seed(123)

xr.set_options(display_style="html")

times = pd.date_range("2000-01-01", "2001-12-31", name="time")
annual_cycle = np.sin(2 * np.pi * (times.dayofyear.values / 365.25 - 0.28))

ds = []

for lon in range(-40,-30):
    for lat in range(0,10):
        base = 10 + 15 * annual_cycle.reshape(-1,1,1)
        tmin = base + 3 * np.random.randn(annual_cycle.size,1,1)
        tmax = base + 10 + 3 * np.random.randn(annual_cycle.size,1,1)

        ds.append(xr.Dataset(
            {
                "tmin": (("time", "latitude","longitude"), tmin),
                "tmax": (("time", "latitude","longitude"), tmax),
            },
            {"time": times,"latitude":[lat],"longitude":[lon]},
        ))
ds = xr.merge(ds)

首先，ds 将类似于每个纬度和经度的不同 xarray 对象的列表：

[<xarray.Dataset>
 Dimensions:    (latitude: 1, longitude: 1, time: 731)
 Coordinates:
   * time       (time) datetime64[ns] 2000-01-01 2000-01-02 ... 2001-12-31
   * latitude   (latitude) int64 0
   * longitude  (longitude) int64 -40
 Data variables:
     tmin       (time, latitude, longitude) float64 -4.646 -3.527 ... -3.939
     tmax       (time, latitude, longitude) float64 8.436 1.992 ... 3.366 1.605,
 <xarray.Dataset>
 Dimensions:    (latitude: 1, longitude: 1, time: 731)
 Coordinates:
   * time       (time) datetime64[ns] 2000-01-01 2000-01-02 ... 2001-12-31
   * latitude   (latitude) int64 1
   * longitude  (longitude) int64 -40
 Data variables:
     tmin       (time, latitude, longitude) float64 -2.966 -3.322 ... -7.731
     tmax       (time, latitude, longitude) float64 3.156 5.467 ... 11.85 7.26,
 <xarray.Dataset>
.
.
.
.
]

那么，合并之后就是一个xarray.dataset，就像这样：

请告诉我这是否有帮助，或者我是否需要以某种方式进行调整以适应您的特定类型的数据。

如何在 python 中的一个数据集中按多个经度和纬度组合数据数组

How to combine data arrays by multi longitude and latitude in one dataset in python

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