Xarray (из файла grib) в набор данных

Question

У меня есть файл в грибе, содержащий месячные осадки и температуру с 1989 по 2018 год (извлечены из ERA5-Land).

Мне нужны эти данные в формате набора данных с 6 столбцами: долгота, широта, идентификатор ячейки / точки в файле grib, дата, температура и осадки.

Сначала я импортировал файл с помощью cfgrib. Вот что содержит список xdata после импорта:

      import cfgrib

grib_data = cfgrib.open_datasets('\era5land_extract.grib')

grib_data
Out[6]: 
[<xarray.Dataset>
 Dimensions:     (latitude: 781, longitude: 761, time: 372)
 Coordinates:
     number      int32 0
   * time        (time) datetime64[ns] 1989-01-01 1989-02-01 ... 2019-12-01
     step        timedelta64[ns] 1 days
     surface     float64 0.0
   * latitude    (latitude) float64 42.0 41.9 41.8 41.7 ... -35.8 -35.9 -36.0
   * longitude   (longitude) float64 -21.0 -20.9 -20.8 -20.7 ... 54.8 54.9 55.0
     valid_time  (time) datetime64[ns] ...
 Data variables:
     t2m         (time, latitude, longitude) float32 ...
 Attributes:
     GRIB_edition:            1
     GRIB_centre:             ecmf
     GRIB_centreDescription:  European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
     GRIB_subCentre:          0
     Conventions:             CF-1.7
     institution:             European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,
 <xarray.Dataset>
 Dimensions:     (latitude: 781, longitude: 761, time: 156)
 Coordinates:
     number      int32 0
   * time        (time) datetime64[ns] 1989-01-01 1989-02-01 ... 2001-12-01
     step        timedelta64[ns] 1 days
     surface     float64 0.0
   * latitude    (latitude) float64 42.0 41.9 41.8 41.7 ... -35.8 -35.9 -36.0
   * longitude   (longitude) float64 -21.0 -20.9 -20.8 -20.7 ... 54.8 54.9 55.0
     valid_time  (time) datetime64[ns] ...
 Data variables:
     tp          (time, latitude, longitude) float32 ...
 Attributes:
     GRIB_edition:            1
     GRIB_centre:             ecmf
     GRIB_centreDescription:  European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
     GRIB_subCentre:          0
     Conventions:             CF-1.7
     institution:             European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,
 <xarray.Dataset>
 Dimensions:     (latitude: 781, longitude: 761, time: 216)
 Coordinates:
     number      int32 0
   * time        (time) datetime64[ns] 2002-01-01 2002-02-01 ... 2019-12-01
     step        timedelta64[ns] 1 days
     surface     float64 0.0
   * latitude    (latitude) float64 42.0 41.9 41.8 41.7 ... -35.8 -35.9 -36.0
   * longitude   (longitude) float64 -21.0 -20.9 -20.8 -20.7 ... 54.8 54.9 55.0
     valid_time  (time) datetime64[ns] ...
 Data variables:
     tp          (time, latitude, longitude) float32 ...
 Attributes:
     GRIB_edition:            1
     GRIB_centre:             ecmf
     GRIB_centreDescription:  European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
     GRIB_subCentre:          0
     Conventions:             CF-1.7
     institution:             European Centre for Medium-Range Weather Forecasts]

Таким образом, переменная температуры называется «t2m», а переменная осадков - «tp». Температурная переменная разделена на два xarrays, но я не понимаю почему.

Как я могу получить из этого необходимый набор данных?

Я впервые имею дело с такими данными, и я действительно не знаю, что делать дальше.

Answer 1

Вот ответ после небольшого количества проб и ошибок (результат помещается только для переменной tp, но он аналогичен для t2m)

      import cfgrib
import xarray as xr


# Import data
grib_data = cfgrib.open_datasets('\era5land_extract.grib')


# Merge both tp arrays into one on the time dimension
grib_precip = xr.merge([grib_data[1], grib_data[2]])


# Aggregate data by year
grib_precip_year = grib_precip.resample(time="Y", skipna=True).mean()


# Data from xarray to pandas
grib_precip_pd = grib_precip_year.to_dataframe()

Answer 2

Причина, по которой вы в конечном итоге с двумя xarray.Datasetsэто потому, что две переменные отображаются на разные «гиперкубы». Вы можете открывать только по одному, используя backend_kwargs = {'typeOfLevel': <level>}синтаксис. См. документы для cfgrib здесь. Вы можете использовать cfgrib.open_datasetsно ты можешь пройти backend_kwargsкак kwargs для методов xarray.

Иногда можно объединить переменные из двух гиперкубов, как вы, кажется, нашли. В более сложных ситуациях, например, когда есть data_vars с одинаковым именем более чем в одном гиперкубе, вам придется выполнить некоторое ручное вмешательство, чтобы иметь возможность объединить наборы данных.