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Python-Xarray 中如何将 for 循环结果分配到数据集？

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利用 Python-Xarray 将迭代结果分配到数据集

作为数据科学家，你经常会遇到需要处理和分析大数据集的情况。Xarray 是一个强大的 Python 库，可帮助你轻松创建和操作多维数据集。有时，你可能会遇到无法轻松向量化的 for 循环。在这种情况下，你需要将 for 循环的结果分配给数据集。本文将探讨如何使用 Xarray 完成此任务。

使用 Dataset.update() 方法

最初，你可以尝试使用 Dataset.update() 方法。这个方法将新数据添加到现有数据集，但需要注意的是，它可能会丢弃新数据的坐标。以下代码展示了这种方法：

import numpy as np
from xarray import Dataset, cftime_range

times = cftime_range(start="2024-01-01", end="2024-01-02", freq="H")

test_xarray = Dataset(coords={"time": None, "mlt": np.arange(24)})

for time in times:
    test_for_this_time = Dataset({"x": (["time", "mlt"], np.random.random((1, 24)))},
                                 coords={"time": np.array([time]), "mlt": np.arange(24)})
    test_xarray.update(test_for_this_time)

print(test_xarray)

然而，此方法会生成一个空数据集，因为 Dataset.update() 丢弃了新数据的坐标。

使用 Dataset.merge() 方法

为了解决这个问题，你可以改用 Dataset.merge() 方法。这个方法将新数据集与现有数据集合并，保留所有坐标。以下代码展示了这种方法：

import numpy as np
from xarray import Dataset, cftime_range

times = cftime_range(start="2024-01-01", end="2024-01-02", freq="H")

test_xarray = Dataset(coords={"time": None, "mlt": np.arange(24)})

for time in times:
    test_for_this_time = Dataset({"x": (["time", "mlt"], np.random.random((1, 24)))},
                                 coords={"time": np.array([time]), "mlt": np.arange(24)})
    test_xarray = test_xarray.merge(test_for_this_time)

print(test_xarray)

此方法将生成所需的数据集，包含每个时间点的数据。

其他方法

在某些情况下，Dataset.merge() 可能不是最佳方法。例如，如果你处理的是大量数据，并且内存是一个问题，那么你可以考虑使用 Dataset.concat() 或 Dataset.assign() 方法。

结论

使用 Dataset.merge() 可以将 for 循环的结果分配给 Xarray 数据集。根据数据量和内存限制，还有其他方法可能更适合特定的情况。通过理解这些方法的细微差别，你可以有效地利用 Xarray 来处理和分析数据。

常见问题解答

  1. 为什么 Dataset.update() 丢弃了新数据的坐标？

Dataset.update() 会将新数据的变量添加到现有数据集，但它会丢弃新数据的坐标。这是因为 update() 方法假定新数据的坐标与现有数据集的坐标一致。

  1. 为什么 Dataset.merge() 不会丢弃新数据的坐标？

Dataset.merge() 将新数据集与现有数据集合并，并保留所有坐标。这是因为 merge() 方法将新数据集视为一个单独的数据集，并且不会假设其坐标与现有数据集的坐标一致。

  1. 什么是 Dataset.concat() 方法？

Dataset.concat() 方法沿着指定维度连接多个数据集。它可以用来将多个数据集连接成一个更大的数据集。

  1. 什么是 Dataset.assign() 方法？

Dataset.assign() 方法向现有数据集添加新的变量。它可以用来添加新的变量，而不影响现有变量。

  1. 如何选择最合适的方法？

选择最合适的方法取决于数据量、内存限制和所需的特定操作。一般来说，Dataset.merge() 是最灵活的方法，Dataset.concat() 适用于需要沿特定维度连接数据集的情况，而 Dataset.assign() 适用于需要向现有数据集添加新变量的情况。