У меня есть набор данных xarray.
<xarray.Dataset>
Dimensions: (lat: 92, lon: 172, time: 183)
Coordinates:
* lat (lat) float32 4.125001 4.375 4.625 ... 26.624994 26.874996
* lon (lon) float32 nan nan nan ... 24.374996 24.624998 24.875
* time (time) datetime64[ns] 2003-09-01 2003-09-02 ... 2004-03-01
Data variables:
swnet (time, lat, lon) float32 dask.array<shape=(183, 92, 172), chunksize=(1, 92, 172)>
Найти ближайший лат-лонг
df.sel(time='2003-09-01', lon=6.374997, lat=16.375006, method='nearest')
Нужно найти
Индексы данного конкретного расположение. В основном, row-column в сетке. Что было бы самым простым способом go об этом?
Пробовал
nearestlat=df.sel(time='2003-09-01', lon=6.374997, lat=16.375006, method='nearest')['lat'].values
nearestlon=df.sel(time='2003-09-01', lon=6.374997, lat=16.375006, method='nearest')['lon'].values
rowlat=np.where(df['lat'].values==nearestlat)[0][0]
collon=np.where(df['lon'].values==nearestlon)[0][0]
Но я не уверен, что это правильный путь к go по этому поводу. Как я могу сделать это «правильно»?