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multidimensional-array - 如何为xarray中的特定变量点查找时间、纬度、经度的索引

问题描述

我将以下 netcdf 文件作为 xarray 数据集打开，其中包含每月的降水值。这是数据集（ds3）的样子：

在此处输入图像描述

我想隔离高于某个阈值的值并返回每个值的索引。例如：

outliers = ds3.where(ds3.tp > 0.08, drop=True)

for x in outliers.tp:
    print(x)

在此处输入图像描述

当我遍历异常值时，它会为我提供每个“tp”值的信息，但我需要相关的索引。例如，取一个 tp 值为 0.08361223（在上图中），我想返回 time_index（1981-03-01 的索引）、lat_index（8.25 的索引）和 lon_index（38.25 的索引）。我是 netcdf 文件和 python 的新手，希望得到任何指导。

标签： multidimensional-arrayindexingnetcdfpython-xarray

解决方案

你可以这样写：

ds3['tp'].where(ds3['tp'] > 0.08, drop=True).to_dataframe().dropna().reset_index()

它会为 pandas DataFrame 提供您想要的值及其相关坐标。为了关联整数索引，您可以编写：

df = ds3['tp'].where(ds3['tp'] > 0.08, drop=True).to_dataframe().dropna().reset_index()
for c in ds3.indexes:
    df[c] = df[c].apply(lambda v: list(ds3[c].values).index(v))

它不是很优雅，但很有效。

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