具有空变量和 0 维对象数据帧的 xarray 和 netCDF 文件

Question

我正在尝试使用 xarray.

将一些 .nc 文件转换为 pandas 数据帧

这是 netCDF 文件之一：

ftp://l5ftl01.larc.nasa.gov/MISR/MIL2ASAE.003/2017.08.31/MISR_AM1_AS_AEROSOL_P006_O094165_F13_0023.nc

代码：

import xarray as xr
ds = xr.open_dataset("MISR_AM1_AS_AEROSOL_P006_O094165_F13_0023.nc")
df = ds.to_dataframe()

错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\abreucbr\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\xarray\core\
dataset.py", line 3088, in to_dataframe
    return self._to_dataframe(self.dims)
  File "C:\Users\abreucbr\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\xarray\core\
dataset.py", line 3078, in _to_dataframe
    index = self.coords.to_index(ordered_dims)
  File "C:\Users\abreucbr\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\py36\lib\site-packages\xarray\core\
coordinates.py", line 80, in to_index
    raise ValueError('no valid index for a 0-dimensional object')
ValueError: no valid index for a 0-dimensional object

如果我检查 ds 变量，例如，

ds.variables

我明白了

Frozen(OrderedDict())

.nc文件有几MB，好像不是"empty"。

这里有什么问题？

Answer 1

您的数据集似乎设置了层次结构 groups. Xarray's open_dataset 功能仅支持一次打开一个组。所以你一次只需要打开一个组。类似于：

xr.open_dataset("MISR_AM1_AS_AEROSOL_P006_O094165_F13_0023.nc", group='4.4_KM_PRODUCTS')

一般来说，to_dataframe 方法对您的数据集的实用性有限，因为将 6 个维度折叠成一个索引会很漂亮 clunky/inefficient。

Answer 2

您可以使用 netcdf4 数据集检查 nc 文件。这让您深入了解包括组在内的完整结构。

具有空变量和 0 维对象数据帧的 xarray 和 netCDF 文件

xarray and netCDF file with empty variables and 0-dimensional object dataframe

python

netcdf

pandas

python-xarray