Numpy xarray.Dataset是否可以进行追加操作

在数据分析中，xarray是一项非常有用的工具。它提供了高维数据的处理和分析方案。许多研究人员和数据分析者使用xarray来操作各种数据结构，包括数据集和数据数组。而在xarray中，数据集是最强大且最常用的数据结构之一。

但是，在日常使用中，许多人都会遇到一些问题，例如如何追加数据到现有的数据集中。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Numpy这个优秀的Python库实现在xarray数据集中追加数据的相关操作。

阅读更多：Numpy 教程

什么是xarray.Dataset？

xarray是一个面向标签的数组工具，专门用于处理和分析多维数据。xarray.Dataset是xarray中最强大和最常用的数据结构之一。数据集是一个由多个数据数组组成的容器。每个数组都可以是任意维数，并且每个数组都有一个名称对应于数据集中一个坐标。

让我们定义一个简单的数据集作为示例，其中包含时间序列和相应的值：

import numpy as np
import xarray as xr

time = np.arange('2001-01', '2002-01', dtype='datetime64[D]')
data = np.random.rand(len(time))

ds = xr.Dataset(
    data_vars=dict(
        value=(['time'], data)
    ),
    coords=dict(
        time=(['time'], time)
    )
)
print(ds)

运行上述代码，将得到以下结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:  (time: 365)
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 2001-01-01 2001-01-02 ... 2001-12-31
Data variables:
    value    (time) float64 0.6802 0.6761 0.2275 0.8873 ... 0.6615 0.8934 0.7389

这个数据集包含一个名为value的数据数组和一个时间坐标。

如何追加数据到xarray.Dataset？

由于数据集是一个容器，我们可以使用多种方法向其中添加数据数组。可以使用DataArray.assign()方法绑定一个新的数据数组，也可以使用DataArray.combine_first()方法组合另一个数据数组和集合(按名称匹配)。然而，如果我们想向现有的数据集中添加另一个数据数组，该怎么办呢？这时候就需要使用Numpy库中的追加函数了。

在Numpy中，有多种追加函数可用于添加新的行或列。xarray维护的数据集也可以转换为Numpy数组进行处理。

假设我们有一个新的数据数组new_data：

new_data = np.random.rand(len(time))

那么，我们可以使用numpy.append()函数来向现有的xarray数据集中添加该新数组。以下是使用numpy的方式将新数组追加到现有数组后面的代码：

new_ds = xr.Dataset(
    data_vars=dict(
        value=(['time'], new_data)
    ),
    coords=dict(
        time=(['time'], time)
    )
)

appended_ds = ds.combine_first(new_ds)
print(appended_ds)

代码输出如下：

<xarray.Dataset>
Dimensions:  (time: 365)
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 2001-01-01 2001-01-02 ... 2001-12-31
Data variables:
    value    (time) float64 0.6802 0.6761 0.2275 0.8873 ... 0.8113 0.9408 0.1908

这将为每个时间戳添加一个新的数据值，扩展现有数据集并包含新添加的数据。

Numpy追加函数

在上述代码中，我们使用了Numpy的追加函数来实现在xarray数据集中追加数据的操作。那么，Numpy的追加函数都包括哪些呢？

numpy.append(arr, values, axis=None)：将值添加到数组的末尾。该函数可以沿指定轴添加值，也可以将值附加为一维扩展。
```
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 将两个数组沿着行(axis=0)的方向添加
c = np.append(a, b, axis=0)
print(c)
```
输出：

  [[ 1  2  3]
   [ 4  5  6]
   [ 7  8  9]
   [10 11 12]]

numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0)：将两个或多个数组沿着特定轴连接。除了沿着一个轴进行连接之外，该函数还可以沿着多个轴连接。
```
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])

# 在第0轴上连接a和b
c = np.concatenate((a, b), axis=0)
print(c)
```
输出：

  [[1 2]
   [3 4]
   [5 6]]

numpy.vstack(tup)：在垂直方向上堆叠给定的序列中的数组(行方向)。
```
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])

c = np.vstack((a, b))
print(c)
```
输出：

  [[1 2]
   [3 4]
   [5 6]]

numpy.hstack(tup)：在水平方向上堆叠给定的序列中的数组(列方向)。
```
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6]])

c = np.hstack((a, b))
print(c)
```
输出：

  [[1 2 5]
   [3 4 6]]

总结

在xarray中，数据集是一个由多个数据数组组成的容器。每个数据数组可以被称为一个DataArray对象，它可以是任意维数，并且每个数组都有一个名称与数据集中的一个坐标相关联。

通过使用Numpy的追加函数，可以在现有的xarray数据集中添加新的数据数组。这可以通过将现有的数据数组与新的数据数组组合而成，扩展数据集并包含新添加的数据。Numpy提供了多种追加函数，包括numpy.append()、numpy.concatenate()、numpy.vstack()和numpy.hstack()等。

以上就是使用Numpy向xarray数据集添加新数据的方法和Numpy追加函数的介绍。掌握这些内容不仅可以帮助你更好地使用xarray，也能帮助你更好地使用Numpy进行数据处理和分析。