多维xarray到数据框到excel答案

【问题标题】：Multidimensional xarray to dataframe to excel多维xarray到数据框到excel
【发布时间】：2021-12-31 10:34:36
【问题描述】：

我在 python 中构建了一个三维 xarray

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr

data_np = np.array([ 
                [ [1, 2, 0, 8], [3, 4, 11, 2], [5, 6, 43, 90] ],
                [ [7, 8, 2, 66], [9, 10, 31, 21], [11, 12, 56, 45] ] 
                ])

dims = ['patient', 'parameter', 'day']

coords = {'patient':['Joe','Bill'], 'parameter':['a', 'b', 'c'], 'day':[0, 1, 2, 3]}

data = xr.DataArray(data_np, dims = dims, coords = coords )

我想将它导出到具有这种结构的 excel 工作表中：

所需的输出

使用 Pandas 数据框，我可以获得所有变量（dims）沿同一轴分支的 excel 表：

df = data.to_dataframe('value')
df = df.transpose()

with pd.ExcelWriter("main.xlsx") as writer: 
    df.to_excel(writer)

获得的输出：

我怎样才能得到想要的结构？

【问题讨论】：

标签： python excel pandas python-xarray

【解决方案1】：

您可以使用unstack() 方法随意排列数据：

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr

data_np = np.array([ 
                [ [1, 2, 0, 8], [3, 4, 11, 2], [5, 6, 43, 90] ],
                [ [7, 8, 2, 66], [9, 10, 31, 21], [11, 12, 56, 45] ] 
                ])

dims = ['patient', 'parameter', 'day']

coords = {'patient':['Joe','Bill'], 'parameter':['a', 'b', 'c'], 'day':[0, 1, 2, 3]}

data = xr.DataArray(data_np, dims = dims, coords = coords )

df = data.to_series().unstack(level=[1,2])
with pd.ExcelWriter("main.xlsx") as writer: 
    df.to_excel(writer)

或者你可以避免使用xarray，而使用pd.MultiIndex直接从NumPy数组创建DataFrame：

import numpy as np
import pandas as pd

data_np = np.array([ 
                [ [1, 2, 0, 8], [3, 4, 11, 2], [5, 6, 43, 90] ],
                [ [7, 8, 2, 66], [9, 10, 31, 21], [11, 12, 56, 45] ] 
                ])

dims = ['patient', 'parameter', 'day']

coords = {'patient':['Joe','Bill'], 'parameter':['a', 'b', 'c'], 'day':[0, 1, 2, 3]}

mi = pd.MultiIndex.from_product([coords[dims[i]] for i in range(3)], names=dims)
df = pd.Series(data_np.flatten(), index=mi).unstack(level=[1,2])

with pd.ExcelWriter("main.xlsx") as writer: 
    df.to_excel(writer)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用unstack:

data.to_dataframe('value').unstack(level=[1, 2]).droplevel(level=0, axis=1) \
    .rename_axis(index=None, columns=['Parameter', 'Patient / Day'])

【讨论】：