xarray- 向数据数组添加新维度，并为该维度分配坐标

Question

我有一个名为test的 DataArray 对象。它包含一个名为FFDI 90TH PERCENTILE的变量以及纬度和经度维度。

import numpy as np
import pandas as pd
import xarray as xr
print(test)
<xarray.DataArray 'FFDI 90TH PERCENTILE' (latitude: 106, longitude: 193)>
array([[ 2.699949,  2.699277,  2.677113, ...,  3.353225,  3.381503,  3.392549],
[ 2.7     ,  2.704608,  2.70228 , ...,  3.422083,  3.435692,  3.465664],
[ 2.720069,  2.71194 ,  2.711843, ...,  3.5     ,  3.5     ,  3.501185],
...,
[34.863322, 34.825574, 34.694171, ...,  8.599811,  8.50329 ,  8.815733],
[34.728609, 35.180146, 35.203714, ...,  8.164053,  8.01015 ,  7.94335 ],
[34.654186, 34.865241, 34.987067, ...,  7.814975,  7.644326,  7.925   ]])
Coordinates:
* latitude   (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.950478 -33.9
* longitude  (longitude) float32 140.8 140.84792 140.89584 ... 149.95209 150.0

我有以下times要素：

times = pd.date_range("1972/12/01","2017/12/01",freq='D',closed='left')
time_da = xr.DataArray(times, [('time', times)])

我想添加一个新维度并将其命名为time;并将上述时间分配给time维度作为坐标。这样，新的test数据数组将如下所示：

<xarray.DataArray 'FFDI 90TH PERCENTILE' (time: 16436, latitude: 106, longitude: 193)>

我已经对assign_coords和expand_dims进行了以下尝试。他们都没有工作。

一：

test_assigned = test.assign_coords({'time': times.values})
TypeError: assign_coords() takes 1 positional argument but 2 were given

二：

test_assigned = test.assign_coords(time=times.values)
ValueError: cannot add coordinates with new dimensions to a DataArray

Answer 1

这是expand_dims的一个用例，它将沿新维度扩展数组并为其分配坐标(如果提供(：

result = test.expand_dims(time=time_da)