[人工智能]xarray学习（一）Data Structures

所有内容的学习都是基于xarray提供的官方文档，计划过一遍User Guide。全英对自己来说还是有些困难，因此利用博客将自己学习中的想法记录下来。不得不说越学习越觉得官方文档真的是学习了解的第一手资料，也感受到自身英语方面的局限性。

数据结构

官方文档

介绍了xarray中两种基本的数据结构，DataArray和Dataset

在理解两种数据结构的同时，coordinate(坐标?)也是该库中一个重要概念。

DataArray

打开或创建

DataArray的构造函数

参数

1. data：一个多维的值数组(numpy ndarray, Series, DataFrame或pandas.Panel)
2. coords：坐标的列表或字典 （坐标名，具体数值）
3. dims：一个维度名称列表，如果coords直接放入的list没有名字，则会用dims提供的名字
4. attrs：要添加到实例的属性字典
5. name：为实例起的名字

eg：

# 一个shape为[4,3]的多维数据组
data = np.random.rand(4, 3)
# 两个维度值列表
locs = ["IA", "IL", "IN"]
times = pd.date_range("2000-01-01", periods=4)

# dims 为两个维度定义了名字
# 构造DataArray
foo = xr.DataArray(data, coords=[times, locs], dims=["time", "space"])

输出：

Coordinates的指定方式

1. 长度等于维数的值的列表（例如上面例子所示，coors是一个len==2的list，dims的len==2）
   列表中每个值必须为一下格式之一：
   • DataArray or Variable
   • (dims,data[,attrs]) 形式的元组：coords=[(“time”, times), (“space”, locs)])
   • 可以转换成DataArray的pandas对象或者标量值（例子中的times）
   • 一维数组或列表（如例子所示，普通list就可以）
2. dictionary，字典的形式，此时dims必须有指定值才可以
   {coord_name: coord}

   foo = xr.DataArray(data,coords={
   		"time": times, 
   		"space": locs, 
   		"const": 42,
   		"ranking": ("space", [1, 2, 3]),
   		},
   dims=["time", "ranking"])
   

   输出：
   
3. 利用pandas的数据类型构造DataArray的时候，没有指定的参数会根据pandas进行自动对应
   eg:
   pandas 格式为：

   	df = pd.DataFrame(
   	{"x": [0, 1], 
   	 "y": [2, 3]}, 
     index=["a", "b"]
   )
   df.index.name = "abc"
   df.columns.name = "xyz"
   

   
   转换成DataArray:
   

构造参数中必要的只有data，其他的参数都有一定的默认值，只提供data将根据默认值自动创建。
使用字典的形式指定coords时，此时dims必须有指定值才可以

key properties 关键属性

1. values: 该dataArray中实际的数值内容，tuple类型
2. dims: 每个轴的维度名称，tuple类型
3. coords:
4. attrs:字典保存任意元数据

DataArray Coordinates

一种类似于字典dict的数据结构，保存数据一些轴的信息，注意，Coordinates中value部分的数据类型也是DataArray

1. 访问

# coords中利用名称索引
foo.coords['times']
# 直接通过DataArray来访问
foo['times']
# 两种方式都可以

2. 删除,del

# 删除
del foo['ranking']

DataSet

是一个类似字典的容器，包含有标记的数组(DataArray对象)，其维度是对齐的。
类似于pandas中的DataFrame

创建或打开Dataset

DataArray的构造函数

构造实例：

	temp = 15 + 8 * np.random.randn(2,2, 3)
	precip = 10 * np.random.rand(2,2, 3)
	# coords
	lon = [[-99.83, -99.32], [-99.79, -99.23]]
	lat = [[42.25, 42.21], [42.63, 42.59]]
	
	ds = xr.Dataset(
	    data_vars = {
	       "temperature": (["x", "y", "time"], temp),
	       "precipitation": (["x", "y", "time"], precip),
	    },
	    coords={
	        "lon": (["x", "y"], lon),
	        "lat": (["x", "y"], lat),
	        "time": pd.date_range("2014-09-06", periods=3),
	        "reference_time": pd.Timestamp("2014-09-05"),
	    },
	)

输出结果：

构造函数的参数：

• data_vars： 是一个字典，key是变量的名称，value是DataArray，或者能转换成dataArray的
• coords：是一个与数据变量形式相同的字典。
• attrs：一个字典

上述例子转换成pandas为：

通过此我们可以理解为，coordinate保存的是所有的轴的信息以及其具体数据(lat，lon，times），真实数据在这些轴上产生，而dims信息则是上述轴的索引，借dims我们可以在coordinates数据中，定位到具体的轴的信息。
比如dim组成为 (x,y,time) = (0,0,2014-09-06)，对应的coordinates中的数据应该为

• lon取(x,y）的值 -> lon.values[0][0] = -99.83, lat同样
• time取（time）-> 2014-09-06

其他方式

• 从pandas.DataFrame创建（Dataset.from_dataframe）
• 从netCDF中创建（open_dataset()）

Dataset contents

1. 获取不同变量，返回DataArray类型

	ds["temperature"]
	ds.temperature

2. 获取不同属性

	# 数据属性
	ds.data_vars
	# 坐标属性
	ds.coords
	# 元数据属性
	ds.attrs

类似于dict的操作方法

对于dataset的某些操作，可以类似于操作python字典一样进行操作

更新dataset

	# 实例化空dataset
	ds = xr.Dataset()
	# 为dataset的data_vars赋值
	ds["temperature"] = (("x", "y", "time"), temp)
	ds["temperature_double"] = (("x", "y", "time"), temp * 2)
	ds["precipitation"] = (("x", "y", "time"), precip)
	# 为coords赋值
	ds.coords["lat"] = (("x", "y"), lat)
	ds.coords["lon"] = (("x", "y"), lon)
	ds.coords["time"] = pd.date_range("2014-09-06", periods=3)
	ds.coords["reference_time"] = pd.Timestamp("2014-09-05")

其他

可以使用所有的标准dict方法

• values
• items
• delitem
• get
• 浅拷贝 .copy() ; 深拷贝 .copy(deep=True)

类似于其他object的操作方法

xarray中还可以通过其他object方法（如pandas）等来操作Dataset

对于删除

• drop_vars() 删除数据变量，会将删除的数据变量作为返回对象
• drop_dims() 删除维度变量，使用该维度的变量都会被删除

对于更新

• assign()，用于操作、生成新的数据变量，并将新的数据变量作为返回值

ds.assign(temperature2=2 * ds.temperature)

• assign_coords()，用于操作、生成新的坐标，并将新的坐标变量作为返回值
• pipe()，操作数据的方法

修改变量名字

• 修改数据变量名，rename()

# 字典格式：key:old_name,value"new_name
ds.rename({"temperature": "temp", "precipitation": "precip"})

• 修改dim维度索引变量名，swap_dims()

ds.coords["day"] = ("time", [6, 7, 8])
# 此时应该有两个坐标变量使用time作为其dim的索引变量,time和day
# 字典格式：key:old_name,value"new_name
ds.swap_dims({"time": "day"})

索引为time的地方都修改了

Coordinates(未完）

坐标变量，用于辅助DataArray和Dataset存储数据

types

• dimension coordinates 维坐标

pandas.index

• non-dimension coordinates 非维坐标

是包含坐标数据但不是维度坐标的变量。

坐标方法

• ds.coords.to_dataset()

将coords转为dataset格式，coords在新的dataset中还是坐标变量

• coords.merge
• to_index()

将坐标(或任何DataArray)转换为实际的pandas.Index