다음의 xarray를 어떻게 'time' series로 변형할 수 있는지 여쭈어봅니다.

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dimensions는 lat, lon, time이 있고 data variales는 대기 재분석 자료들이 있습니다(ex. sw, lw, uflx, vflx 등) 많은 대기 재분석 자료들을 같은 연도별에서 'time' series로 병합하여 만들고 싶습니다.

1 답변

  • xarray는 편리한 시계열 데이터 조작 기능을 제공합니다. 'time' dimension이 이미 xarray 객체의 일부로 들어가 있으므로, 해당 차원의 레이블을 datetime 객체로 변환하기만 하면 'time' series로 변환할 수 있습니다.

    예를 들어, lat, lon, time과 data variable(sw, lw, uflx, vflx)으로 구성된 xarray 객체를 'time' series로 변환하려면 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다.

    'time' dimension의 레이블을 datetime 객체로 변환합니다.ds['time'] = pd.to_datetime(ds['time'], format='%Y%m%d%H') 'time' dimension을 인덱스로 지정합니다.ds = ds.set_index(time='time') xarray 객체의 모든 데이터 변수를 'time' series로 변환합니다.ds = ds.to_array().squeeze().T 위와 같은 코드를 실행하면 xarray 객체의 모든 데이터 변수(sw, lw, uflx, vflx)가 'time' series로 변환됩니다. 이후에는 xarray 객체를 적절히 처리하여 원하는 분석을 수행할 수 있습니다.

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