使用 Python-Xarray 重新网格坐标

Question

我有一个 NetCDF 文件，其中的变量存储在 0 到 360 度经度。我想将其转换为 -180 到 180 度。这应该是一项相当简单的任务，但出于某种原因，我似乎无法使教程中给出的一些示例得到解决。ds = xr.open_dataset(file_)   >ds<xarray.Dataset>Dimensions:  (lev: 1, lon: 720, time: 1460)Coordinates:* lon      (lon) float64 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 ... -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5* lev      (lev) float32 1.0* time     (time) datetime64[ns] 2001-01-01 ... 2001-12-31T18:00:00Data variables: V        (time, lev, lon) float32 13.281297 11.417505 ... -19.312767我尝试使用Dataset.assign_coord的帮助ds.V.assign_coords(lon=((ds.V.lon + 180) % 360 - 180)) #gives me a new array with lon -180 to 180ds['V'] = ds.V.assign_coords(lon=((ds.V.lon + 180) % 360 - 180))# didn't modify the V for some reason?因此，assign_coords 起作用，但将变量设置回 Dataset 不起作用。经过多次尝试，我想直接修改坐标“lon”，因为它们通过字典链接到数据变量“V”。ds.coords['lon'] = (ds.coords['lon'] + 180) % 360 - 180#solves the problem!我遇到的第二个问题是根据上述修改的经度对数据变量进行排序。我试过了 ds['V'] = ds.V.sortby(ds.lon) >ds.V  # the array is not sorted according to -180 to 180 values但是当我对数据集进行排序并分配它时，它就起作用了。ds = ds.sortby(ds.lon) # now my dataset is sorted to -180 to 180 degrees lon如果有人能指出为什么我对这两个问题的第一种方法不起作用，这对我理解 xarrays 会非常有帮助？

Answer 1

我为单线道歉，但这正是我解决这个问题的方式： d = d.assign_coords(longitude=(((d.longitude + 180) % 360) - 180)).sortby('longitude')你应该在Dataset水平上工作，而不是在DataArray.