Начиная с Dataset
, называемого ds
, который выглядит следующим образом:
Dimensions: (index: 10)
Coordinates:
* index (index) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Data variables:
dv_v (index) int64 5 14 6 1 19 12 16 10 0 11
rxy (index) int64 15 8 6 2 0 1 4 16 7 19
lon (index) int64 15 7 9 17 18 1 12 2 6 8
lat (index) int64 6 8 5 17 15 16 9 19 11 14
rxyz (index) int64 15 17 18 5 14 13 16 2 10 9
depth (index) int64 11 18 5 19 3 14 7 17 0 4
Вы можете преобразовать lat
и lon
в координаты с помощью ds.set_coordinates(("lat", "lon"))
. Результатом будет следующее:
Dimensions: (index: 10)
Coordinates:
* index (index) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
lon (index) int64 15 7 9 17 18 1 12 2 6 8
lat (index) int64 6 8 5 17 15 16 9 19 11 14
Data variables:
dv_v (index) int64 5 14 6 1 19 12 16 10 0 11
rxy (index) int64 15 8 6 2 0 1 4 16 7 19
rxyz (index) int64 15 17 18 5 14 13 16 2 10 9
depth (index) int64 11 18 5 19 3 14 7 17 0 4
Другой аналогичной (но не эквивалентной) альтернативой является использование ds.set_index(index=("lat", "lon"))
, который изменит index
до многоуровневого индекса с индексами lat
и lon
. Вывод будет следующим:
Dimensions: (index: 10)
Coordinates:
* index (index) MultiIndex
- lat (index) int64 6 8 5 17 15 16 9 19 11 14
- lon (index) int64 15 7 9 17 18 1 12 2 6 8
Data variables:
dv_v (index) int64 5 14 6 1 19 12 16 10 0 11
rxy (index) int64 15 8 6 2 0 1 4 16 7 19
rxyz (index) int64 15 17 18 5 14 13 16 2 10 9
depth (index) int64 11 18 5 19 3 14 7 17 0 4