Недавно я пытался изменить месячную приповерхностную температуру воздуха в объекте времени HadCM3 NetCDF с прошлого эксперимента 1000 (с 850 г. по 1850 г.) на объект даты и времени, используя функцию xarray.CFTimeIndex.to_datetimeindex:
xr.CFTimeIndex.to_datetimeindex(tas['time'])
и получил это сообщение:
OutOfBoundsDatetime Traceback (most recent call last)
~/anaconda3/envs/tutorial_xarray/lib/python3.7/site-packages/xarray/coding/times.py in cftime_to_nptime(times)
296 dt = pd.Timestamp(
--> 297 t.year, t.month, t.day, t.hour, t.minute, t.second, t.microsecond
298 )
pandas/_libs/tslibs/timestamps.pyx in pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp.__new__()
pandas/_libs/tslibs/conversion.pyx in pandas._libs.tslibs.conversion.convert_to_tsobject()
pandas/_libs/tslibs/conversion.pyx in pandas._libs.tslibs.conversion.convert_datetime_to_tsobject()
pandas/_libs/tslibs/np_datetime.pyx in pandas._libs.tslibs.np_datetime.check_dts_bounds()
OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 850-01-16 00:00:00
During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-7ed217c97bf1> in <module>
----> 1 xr.CFTimeIndex.to_datetimeindex(tas['time'])
~/anaconda3/envs/tutorial_xarray/lib/python3.7/site-packages/xarray/coding/cftimeindex.py in to_datetimeindex(self, unsafe)
486 DatetimeIndex(['2000-01-01', '2000-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
487 """
--> 488 nptimes = cftime_to_nptime(self)
489 calendar = infer_calendar_name(self)
490 if calendar not in _STANDARD_CALENDARS and not unsafe:
~/anaconda3/envs/tutorial_xarray/lib/python3.7/site-packages/xarray/coding/times.py in cftime_to_nptime(times)
300 raise ValueError(
301 "Cannot convert date {} to a date in the "
--> 302 "standard calendar. Reason: {}.".format(t, e)
303 )
304 new[i] = np.datetime64(dt)
ValueError: Cannot convert date 0850-01-16 00:00:00 to a date in the standard calendar. Reason: Out of bounds nanosecond timestamp: 850-01-16 00:00:00.
Это мой объект tas:
<xarray.DataArray 'tas' (time: 12012, lat: 73, lon: 96)>
[84180096 values with dtype=float32]
Coordinates:
* time (time) object 0850-01-16 00:00:00 ... 1850-12-16 00:00:00
* lat (lat) float64 -90.0 -87.5 -85.0 -82.5 -80.0 ... 82.5 85.0 87.5 90.0
* lon (lon) float64 0.0 3.75 7.5 11.25 15.0 ... 345.0 348.8 352.5 356.2
height float64 ...
Attributes:
standard_name: air_temperature
long_name: Near-Surface Air Temperature
units: K
original_name: mo: m01s03i236
cell_methods: time: mean
cell_measures: area: areacella
history: 2013-03-06T13:59:55Z altered by CMOR: Treated scalar d...
associated_files: baseURL: http://cmip-pcmdi.llnl.gov/CMIP5/dataLocation...
, и в настоящее время я использую:
$ pip freeze | grep xarray
xarray==0.15.0
На основе предыдущий вопрос , я знаю, что временной интервал, который может быть представлен 64-разрядным целым числом, ограничен примерно 584 годами в pandas ( из которых эта функция построена поверх ).
Может ли кто-нибудь помочь мне преобразовать эти данные в объект даты и времени?
Спасибо