python-xarray

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我知道如何手动将netCDF4.Dataset转换为xarray DataArray。不过，我想知道是否有简单而优雅的方式，例如使用xarray后端，以下“netCDF4.Dataset”对象的简单转换为xarray于DataArray对象： <type 'netCDF4.Dataset'> root group (NETCDF4 data model, file format HDF5):

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python-xarray：open_dataarray HPC上的分割错误

我在努力理解为什么在我使用的HPC中使用open_dataarray的NetCDF文件中的读取产生Segmentation fault (core dumped)。但是，当我在我的Mac上使用open_dataarray在文件中读取时，它工作正常。从进一步调查这是我创建似乎有问题的NPac文件（小节）。下面是我把生成文件的步骤： WaveWatchIII输出文件提取七月：$ncks -d ti

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从元数据+值创建xarray数据集的简单方法？

我正在使用最近10k-100k样本（cell s）x 20k特征（gene s）稀疏值的单细胞RNA测序数据，并且还包含大量元数据，例如，起源的组织（“大脑”与“肝脏”）。元数据是〜10-100列，我存储为pandas.DataFrame。现在，我正在制作xarray.DataSets字典，并将它们添加为坐标。由于我在笔记本之间复制片段，因此它看起来很笨重且容易出错。有更容易的方法吗？ cell_

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增加维度从坐标

一个xarray的说我有以下的2D阵列 >>> import numpy as np >>> budgets = np.array([ [np.nan, 450.], [500. , 100.], [np.nan, 900.], ]) ，其值被设置像这样 >>> coords = [ ('name' , ['Jack_teen' ,

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如何在添加新项目时使用熊猫面板等xarray

我已将pandas面板转换为xarray，但无法像熊猫面板一样轻松地添加新项目，主轴和副轴。代码如下： import numpy as np import pandas as pd import xarray as xr panel = pd.Panel(np.random.randn(3, 4, 5), items=['one', 'two', 'three'],

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应用功能上在Xarray

我xarray坐标使用多个变量沿特定轴的一对Dataset具有三个维度， x，y，t 和2个变量， foo，bar 我想每个x应用功能baz()，y坐标对的时间序列t baz()将接受foo -s对于一个给定的数组，并和bar -s阵列（x，y）我很难理解在xarray，pandas，numpy或dask中是否存在用于处理/分发它的结构。任何提示？我目前的做法是写一个python阵列迭代器，

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如何使用groupby下采样xarray数据集？

我想对基于特定组的xarray数据集进行缩减采样，因此我使用groupby来选择组，然后在每个组中使用10％的样本。我使用下面的代码，但我得到IndexError: index 1330 is out of bounds for axis 0 with size 1330这暗示我的函数返回一个空数组，但subset肯定有非零维。我正在使用squeeze=True，我认为这将允许根据GroupBy

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xarray和每月或每年航空航班的xarray和5年平均值

我需要从月平均或年平均时间序列数据中计算5年的平均数据（不是滚动平均值，而是日历年）。搜索xarray文档后，我看不到一个简单的方法来做到这一点。有没有人有做这种类型的平均方法？谢谢！

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使用xarray合并基于列的熊猫数据框

我有一个数据框字典，其中每个字典键对应于样本名称，数据框本身有一个“时间”列和一些测量列（温度，浓度等）。时间列在样本中不一致（不同样本的开始和结束时间不同，尽管我认为所有时间点在开始和结束之间都被测量/具有相同的dT）。我想合并所有的数据到一个单一的xarray，其中一个轴是时间，另一个轴是测量类型，第三个轴是样本名称。由于并非所有时间都是针对所有样本进行测量的，因此应将丢失的数据替换为nan

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在创建NetCDF 0替换INF值在python

我可以使用的NetCDF像xarray这个替换NaN值： hndl_nc = hndl_nc.fillna(0.0) 有没有办法用0和更换INF值？