Procesamiento avanzado de datos meteorológicos de Python Xarray(6): remodelación y disposición de datos
Como de costumbre, comience con una nueva matriz.
Por ejemplo, si necesita colocar la dimensión de tiempo en la última dimensión cuando busca datos, pero la hora de los datos en sí es en la primera dimensión, entonces se puede utilizar esta operación.
La primera es una transposición exacta, que especifica la posición de cada dimensión.
La segunda es una transposición individual, que solo transpone las dimensiones especificadas y coloca el tiempo. las dimensiones restantes permanecen sin cambios
La tercera es la transposición total, que equivale a transponer la matriz
Expansión significa agregar una dimensión, compresión significa exprimir una dimensión
La documentación oficial continúa describiendo cómo hacer esto. Hay una sección sobre la conversión de DataArray a DataSet. Creo que no tiene sentido incluirla en este capítulo. La ordenaré más adelante y la colocaré en "Python Weather Data Processing Advanced Xarray (1)" (creo que estas). dos estructuras de datos básicas y conversiones entre ellas). Así que omita esta parte a continuación.
Personalmente, creo que este método se puede utilizar para procesar datos de estaciones
Cambie una matriz para demostrar
Ahora apile esta matriz bidimensional en una matriz unidimensional. matriz dimensional
También se puede dividir, que en realidad es el proceso inverso al apilamiento
Lo más importante es que, a diferencia de Pandas, la pila de Xarray no carece de pérdida automática de medidas faltantes. !!!
Xarray también proporciona ejemplos de cómo apilar diferentes variables. Este uso parece un poco inútil
Esta parte es difícil de entender. Se recomienda leer el primer artículo para comprender la estructura de datos. Las dimensiones mostradas en la matriz da no tienen coordenadas: x, x están configuradas. para mezclar a través de la función da.set_index.
Luego está el índice libre sólido:
Restablecer mediante mda.reset_index('x').
La función reorder_levels() permite intercambiar el orden del índice (personalmente creo que esto es un poco inútil)
Esta sección debería ser tan importante como la disposición y las dimensiones de la matriz en este artículo.
Se trata de desplazamiento de matrices. Esto se utiliza principalmente para cálculos de diferencias. Aunque, como se mencionó anteriormente, Xarray proporciona una función central de cálculo de diferencias, aún se necesita más flexibilidad y las funciones rodantes pueden lograrlo.