使用 xarray 向数据集添加属性和元数据 - Python

在处理数据时，添加一些属性和元数据可以帮助我们更好地了解数据的所属领域和清理数据。本文将介绍如何使用 Python 的 xarray 库向数据集添加属性和元数据。

添加全局属性

可以使用 attrs 属性来为整个数据集添加全局属性。这些属性将保存在数据集的 attrs 字典中。例如：

import xarray as xr
import numpy as np

# 创建数据集
data = xr.Dataset({'temp': (['lat', 'lon'], np.random.rand(2, 2))})

# 添加全局属性
data.attrs['description'] = '这是一个温度数据集'
data.attrs['source'] = 'NASA'

# 查看属性
data.attrs

输出：

{'description': '这是一个温度数据集', 'source': 'NASA'}

添加变量属性

可以使用 attrs 属性为变量添加属性。例如：

# 添加变量属性
data['temp'].attrs['units'] = 'K'
data['temp'].attrs['long_name'] = '温度'

# 查看变量属性
data['temp'].attrs

输出：

{'units': 'K', 'long_name': '温度'}

添加元数据

可以使用 encoding 属性为数据添加元数据。例如，我们可以将数据编码为 NetCDF 文件，并设置其中的元数据。例如：

# 编码为 NetCDF 文件并设置元数据
encoding = {'temp': {'zlib': True, 'complevel': 4}}
data.to_netcdf('data.nc', encoding=encoding)

# 读取 NetCDF 文件并查看元数据
ds = xr.open_dataset('data.nc')
ds.attrs

输出：

{'description': '这是一个温度数据集', 'source': 'NASA'}

以上就是使用 xarray 向数据集添加属性和元数据的方法。通过添加属性和元数据，我们可以更好地了解数据集的属性和特征。