在 netCDF 文件中组合多个变量

Question

抱歉，如果这是一个基本问题，我是这些工具的新手。

我有一个 netcdf 文件，其中包含八个变量，其中包含来自同一来源但不同时间段的数据。跨时间维度的变量之间没有重叠。如何将所有 8 个变量组合成一个不包含缺失数字的“CHIRPS_p_d”变量？

print(ds)
<xarray.Dataset>
Dimensions:      (time: 14244, cluster: 5548)
Coordinates:
  * time         (time) datetime64[ns] 1981-01-01 1981-01-02 ... 2019-12-31
  * cluster      (cluster) object 'Ethiopia 1' 'Ethiopia 2' ... 'Uganda 619'
Data variables:
    lat          (time, cluster) float64 3.456 3.55 3.864 3.983 ... nan nan nan
    lon          (time, cluster) float64 39.52 39.18 39.1 38.49 ... nan nan nan
    CHIRPS_p_d1  (time, cluster) float64 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 ... nan nan nan nan
    CHIRPS_p_d2  (time, cluster) float64 nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan
    CHIRPS_p_d3  (time, cluster) float64 nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan
    CHIRPS_p_d4  (time, cluster) float64 nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan
    CHIRPS_p_d5  (time, cluster) float64 nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan
    CHIRPS_p_d6  (time, cluster) float64 nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan
    CHIRPS_p_d7  (time, cluster) float64 nan nan nan nan nan ... nan nan nan nan
    CHIRPS_p_d8  (time, cluster) float64 nan nan nan nan nan ... 0.0 0.0 0.0 0.0

现在我的数据是这样的：

>>> print(df.sample(5))
                         CHIRPS_p_d1  CHIRPS_p_d2       lat       lon  CHIRPS_p_d3  CHIRPS_p_d4  CHIRPS_p_d5  CHIRPS_p_d6  CHIRPS_p_d7  CHIRPS_p_d8
time       cluster
2014-10-16 Tanzania 265          NaN          NaN  -8.83643  39.47150          NaN          NaN          NaN          NaN          0.0          NaN
2018-02-28 Mali 122              NaN          NaN  12.12839  -4.68048          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          0.0
1999-10-26 Tanzania 77           NaN          NaN -10.72684  39.50261          NaN          0.0          NaN          NaN          NaN          NaN
1985-08-17 Nigeria 504           NaN     0.000000   9.09914   7.27965          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN
1986-08-02 Niger 181             NaN     0.672992  15.38926   5.25865          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN

理想情况下，我想获得这样的东西

                         CHIRPS_p_d      lat       lon  
time       cluster
2014-10-16 Tanzania 265      0.0       -8.83643   39.47150
2018-02-28 Mali 122          0.0        12.12839  -4.68048
1999-10-26 Tanzania 77       0.0       -10.72684  39.50261 
1985-08-17 Nigeria 504       0.0         9.09914   7.27965
1986-08-02 Niger 181         0.672992   15.38926   5.25865

Answer 1

您可以将 NaN 值替换为 0，然后添加所有 CHIRPS_p_d 变量。由于按时间步长只有一个 CHIRPS_p_d 具有非 NaN 值，因此这应该可以解决问题：

ds.fillna(0.0)
result = ds["CHIRPS_p_d1"] + ... + ds["CHIRPS_p_d8"]