首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

指定keep_attrs时,xarray map (apply)出现错误

指定keep_attrs时,xarray map (apply)出现错误是因为在应用函数时保留了原始数据的属性,但是属性与函数的输出不兼容导致的。

xarray是一个用于处理多维数组数据的强大库,它提供了丰富的功能和灵活的数据操作方式。其中的map函数(也可以用apply函数)用于对数据集或数据数组中的每个元素应用一个函数。

在使用map函数时,可以通过keep_attrs参数来指定是否保留原始数据的属性。当keep_attrs=True时,函数的输出将继承原始数据的属性;当keep_attrs=False时,函数的输出将不包含任何属性。

然而,当指定keep_attrs=True时,如果函数的输出与原始数据的属性不兼容,就会出现错误。这可能是因为函数的输出数据类型不匹配、维度不匹配或者缺少必要的属性等原因。

为了解决这个问题,可以考虑以下几点:

  1. 检查函数的输出类型是否与原始数据的属性兼容。确保函数的输出数据类型与原始数据的属性类型一致,例如,如果原始数据的属性是float类型,函数的输出也应该是float类型。
  2. 检查函数的输出维度是否与原始数据的属性维度一致。确保函数的输出维度与原始数据的属性维度相同,否则会出现维度不匹配的错误。
  3. 确保函数的输出包含必要的属性。如果原始数据的属性中包含了必要的属性,例如坐标轴信息、单位等,那么函数的输出也应该包含这些属性,否则可能会导致后续操作出错。

如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试将keep_attrs参数设置为False,即不保留原始数据的属性。这样可以避免属性不兼容导致的错误,但同时也会丢失原始数据的属性信息。

总结起来,当指定keep_attrs时,xarray map (apply)出现错误可能是因为函数的输出与原始数据的属性不兼容。解决方法包括确保函数的输出类型、维度和属性与原始数据一致,或者将keep_attrs参数设置为False。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

xarray系列|数据处理和分析小技巧

函数有 preprocess 参数,这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理,如果批量操作涉及到维度合并等操作比较有用,比如要合并的维度不是坐标,可能会出现以下错误,需要先将合并的维度设置为坐标...比如利用shapefile文件进行mask筛选数据,也可以任意指定形状和区域进行筛选。...进行插值和统计计算建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数,可以显著改善处理效率,结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据就碰到了此类问题。...然后转到 xarray,效果也差不多,最后结合 dask,实现了几十倍的效率提升,由原先的近40小降低到2小左右。...注意如果涉及到其它库的数据对象可能会失效。 涉及到大量的数据处理,可以结合 xarray 和 dask 改善效率,但是 dask 的学习成本稍高一些。

2.9K30

xarray系列|数据处理和分析小技巧

函数有 preprocess 参数,这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理,如果批量操作涉及到维度合并等操作比较有用,比如要合并的维度不是坐标,可能会出现以下错误,需要先将合并的维度设置为坐标...比如利用shapefile文件进行mask筛选数据,也可以任意指定形状和区域进行筛选。...进行插值和统计计算建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数,可以显著改善处理效率,结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据就碰到了此类问题。...然后转到 xarray,效果也差不多,最后结合 dask,实现了几十倍的效率提升,由原先的近40小降低到2小左右。...注意如果涉及到其它库的数据对象可能会失效。 涉及到大量的数据处理,可以结合 xarray 和 dask 改善效率,但是 dask 的学习成本稍高一些。

2.5K21
  • 手把手带你科研入门系列 | PyAOS基础教程十:大数据文件

    读取数据,但是这里读取数据的方法,与前面的课程有非常明显的不同(前面用的是xarray.open_dataset来一次性读取nc文件到内存中),这里用到的是xarray.open_mfdataset函数分批读取数据...类型的变量,请注意看第9和10行的变量中新增的dask.array对象下的chunksize属性,这是由于我们在读取dset数据指定chunk参数的原因。...按照chunk参数指定的500MB的大小,dask并非将7个nc文件的数据一次性读取到系统内存中,而是遵从一块一块数据读取的原则。...Chunks Type float32 numpy.ndarray 最后,按照时间顺序计算日最大降雨量 pr_max = dset['pr'].max('time', keep_attrs...那么有没有办法强制xarray进行数据计算呢?办法当然是有的,computer函数就可以实现此目的。

    1.2K20

    利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

    利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便,但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析,而站点数据一般都是用文本文件存储的,比如下图这种格式...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了, xarray 库就是基于 pandas 的,虽然天天在用 xarray ,但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据,就当做一次学习的过程啦...函数逐行处理,这一步很费时间,暂时也没想到更快的方法),精度转换 def PreProcess(df_t): # 每读取一个文本文件做一步预处理 df_t.loc[df_t['20-20降水量...而是用 pd.read_table 读取,选项sep='\s+'表示字段间至少有一个空格,\s 代表空白字符,+ 表示前面的字符至少重复一次(具体查看正则表达式的用法) na_values 选项将把指定的值替换为...转换为 nc 文件 到此为止,上面得到的文件已经可以用于基本的分析了,直接筛选站点、指定日期即可。 但是我自己还是习惯了直接用 xarray 处理文件,因此还是做了进一步处理。

    10K41

    利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

    作者:石异 (南京大学大气科学学院,硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便,但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析,而站点数据一般都是用文本文件存储的...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了, xarray 库就是基于 pandas 的,虽然天天在用 xarray ,但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据,就当做一次学习的过程啦...函数逐行处理,这一步很费时间,暂时也没想到更快的方法),精度转换 def PreProcess(df_t): # 每读取一个文本文件做一步预处理 df_t.loc[df_t['20-20降水量...而是用 pd.read_table 读取,选项sep='\s+'表示字段间至少有一个空格,\s 代表空白字符,+ 表示前面的字符至少重复一次(具体查看正则表达式的用法) na_values 选项将把指定的值替换为...转换为 nc 文件 到此为止,上面得到的文件已经可以用于基本的分析了,直接筛选站点、指定日期即可。 但是我自己还是习惯了直接用 xarray 处理文件,因此还是做了进一步处理。

    5.3K13

    工具推荐|利用python-cdo高效处理气象数据

    为了调用所有操作符,建议按照 In [5] 方式执行赋值语句,以防出现属性调用错误。...通过 input 参数指定输入文件,如果需要输出文件,则通过 output 参数指定: In [8]: cdo.timmean(input = "wrfout_d02_2016-06-23_06_00...参数 在利用 cdo 转换数据集格式,需要指定输出文件格式,比如选择变量或也需要指定操作符的参数。 在使用pyhon接口如何指定CDO命令行方式的参数呢?...当不指定 output 参数,当前文件夹下是不会生成输出文件的,但是从输出结果可以看出,输出文件存放到了临时文件夹下。...最后,值得一提的是,cdo 和 xarray 能够有效的集成,从而可以很好的利用 xarray 所营造的数据处理生态,更高效的进行数据处理、分析和可视化。

    3.9K12

    工具推荐|利用python-cdo高效处理气象数据

    为了调用所有操作符,建议按照 In [5] 方式执行赋值语句,以防出现属性调用错误。...通过 input 参数指定输入文件,如果需要输出文件,则通过 output 参数指定: In [8]: cdo.timmean(input = "wrfout_d02_2016-06-23_06_00...参数 在利用 cdo 转换数据集格式,需要指定输出文件格式,比如选择变量或也需要指定操作符的参数。 在使用pyhon接口如何指定CDO命令行方式的参数呢?...当不指定 output 参数,当前文件夹下是不会生成输出文件的,但是从输出结果可以看出,输出文件存放到了临时文件夹下。...最后,值得一提的是,cdo 和 xarray 能够有效的集成,从而可以很好的利用 xarray 所营造的数据处理生态,更高效的进行数据处理、分析和可视化。 —END—

    1.5K30

    wrf-python 详解之如何使用

    尽管 xarray.DataArray 对象已经包含了 xarray.DataArray.values 属性用以提取 numpy 数组,但是用于编译扩展仍会存在问题。...wrf-python中有算法会对缺省值数组进行检查,但是当你编译模块,如果模块代码中使用了wrf-python,那么就要小心了,应尽量避免出现上述情况。...如果指定值的话,那么从每个文件中提取变量指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中,这样做可能是没有意义的,因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...当使用经纬度坐标,需要提供 netCDF文件对象或是wrf.WrfProj 对象。 垂直层也可以通过 levels 参数指定,如果未指定,将以 1% 的增量选择大约100层。...对这三种绘图系统,当使用 xarray 通过变量可直接确定地图对象,如果没有使用 xarray,可从 WRF 输出文件获取。 还包括直接从 xarray 切片中获取地理边界的函数。

    20.2K1012

    轻磅!Python风场流线图与三种滤波方法

    times: user 2 µs, sys: 0 ns, total: 2 µs Wall time: 4.05 µs /opt/conda/lib/python3.9/site-packages/xarray...size:一个整数或整数元组,指定滤波器的大小。如果是整数,则表示每个维度上的滤波器大小相同。如果是元组,则可以为每个维度指定不同的滤波器大小。 footprint:指定滤波器的结构元素。...cval:当 mode 为 'constant' 使用的常数值。 origin:滤波器应用的锚点位置。默认值为 -1,表示滤波器中心。 brute_force:是否使用暴力方法进行计算。...可以是一个标量,表示在每个维度上使用相同的标准差;也可以是一个具有与输入数组相同数量的元素的序列,分别指定每个维度上的标准差。 order:指定高斯滤波器的导数阶数。默认为 0,表示只进行平滑操作。...cval:当 mode 为 'constant' 使用的常数值。 该函数返回经过高斯滤波后的图像或数组。

    19010

    wrf-python 详解之API

    这部分包含的 wrf-python 模块中的API,如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求,你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。...用户API 方法 诊断 从WRF输出中返回基本诊断变量 插值 返回3D场插值到2D平面(指定垂直层)的值 坐标转换 返回经纬度坐标对应的X,Y坐标 网格去栅格 返回去栅格化后的变量,与NCL中的wrf_user_unstagger...函数效果相同 numpy 提取 返回 xarray.DataArray 实例中包含的 numpy.ndarray 数组 变量提取 从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量 辅助绘图 返回文件或是变量的地理边界...原始诊断方法 返回2D网格中一个线上的x,y点 配置方法 如果安装并打开了 xarray 则返回 True 其他 如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类 异常 当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair

    2.3K11

    第二弹!基于openmeteo 下载历史ERA5数据

    由于代码过长隐藏,可前往基于open-meteo下载历史ERA5数据多种气象要素点击运行查看 若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形...import pandas as pd from retry_requests import retry import numpy as np # 设置Open-Meteo API客户端并进行缓存和错误重试...import pandas as pd from retry_requests import retry import numpy as np # 设置Open-Meteo API客户端并进行缓存和错误重试...Dataset ds = final_dataframe.set_index(['date', 'latitude', 'longitude']).to_xarray() # 打印xarray Dataset...cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature from meteva.base.tool.plot_tools import add_china_map

    15610

    数据处理 | 使用cfgrib加载GRIB文件

    和 2 文件,包括包含不同层次类型的文件 支持所有现代 Python 版本,包括 3.9,3.8,3.7,3.6 和 PyPy3 支持 Python 2 的 0.9.6.x 系列将继续维护并接收重要的错误修正...conda-forge 包安装 延迟和高效读取数据,节省内存占用和磁盘访问 允许使用 dask 进行大于内存的分布式处理 支持将坐标转换为不同的数据模型和命名约定 支持将 GRIB 文件的索引写入磁盘,以在打开保存全文件扫描...因为 data_path 指定的文件存在共享存储区,无法写入,所以这里使用 indexpath 设置索引文件的保存路径。...每次读取数据需要打开文件并加载 GRIB 2 消息场并获取要素场值 (values)。...(t850.mean()) print(t850.mean()) 可以使用 xr.Dataset 和 xr.DataArray 的 load() 方法将所有相关要素场全部加载到内容中,这样在后续访问就不会再次访问文件

    8.8K84
    领券