색인화 된 좌표에 해당하는 크기로 색인화되지 않은 좌표의 색인 생성?

Question

가정한다 I는 아래 예와 동일한 치수를 갖는 여러 좌표 가지고

In [46]: ds = xarray.Dataset({"x": (("a", "b"), arange(25).reshape(5,5)+100), "y": ("b", arange(5)-100)}, {"a": arange(5), "b": arange(5)*2, "c": (("a",), list("ABCDE"))}) 

In [47]: print(ds) 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (a: 5, b: 5) 
Coordinates: 
    * b  (b) int64 0 2 4 6 8 
    c  (a) <U1 'A' 'B' 'C' 'D' 'E' 
    * a  (a) int64 0 1 2 3 4 
Data variables: 
    x  (a, b) int64 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 ... 
    y  (b) int64 -100 -99 -98 -97 -96 

업무 a는 인덱스 (I 이름으로 추측)에 인식되어 있지만 c가 아닌 좌표.

In [48]: print(ds.loc[dict(a=slice(0, 2))]) 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (a: 3, b: 5) 
Coordinates: 
    * b  (b) int64 0 2 4 6 8 
    c  (a) <U1 'A' 'B' 'C' 
    * a  (a) int64 0 1 2 
Data variables: 
    x  (a, b) int64 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 ... 
    y  (b) int64 -100 -99 -98 -97 -96 

하지만 인덱스 c 좌표 사용하지 않을 수 있습니다 : 내가 사용 지수는 a을 조정할 수 있습니다,

물론

In [49]: print(ds.loc[dict(c=slice("A", "C"))]) 
--------------------------------------------------------------------------- 
ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-49-33483295fec4> in <module>() 
----> 1 print(ds.loc[dict(c=slice("A", "C"))]) 

/dev/shm/gerrit/venv/stable-3.5/lib/python3.5/site-packages/xarray/core/dataset.py in __getitem__(self, key) 
    292   if not utils.is_dict_like(key): 
    293    raise TypeError('can only lookup dictionaries from Dataset.loc') 
--> 294   return self.dataset.sel(**key) 
    295 
    296 

/dev/shm/gerrit/venv/stable-3.5/lib/python3.5/site-packages/xarray/core/dataset.py in sel(self, method, tolerance, drop, **indexers) 
    1180   """ 
    1181   pos_indexers, new_indexes = indexing.remap_label_indexers(
-> 1182    self, indexers, method=method, tolerance=tolerance 
    1183  ) 
    1184   result = self.isel(drop=drop, **pos_indexers) 

/dev/shm/gerrit/venv/stable-3.5/lib/python3.5/site-packages/xarray/core/indexing.py in remap_label_indexers(data_obj, indexers, method, tolerance) 
    273  new_indexes = {} 
    274 
--> 275  dim_indexers = get_dim_indexers(data_obj, indexers) 
    276  for dim, label in iteritems(dim_indexers): 
    277   try: 

/dev/shm/gerrit/venv/stable-3.5/lib/python3.5/site-packages/xarray/core/indexing.py in get_dim_indexers(data_obj, indexers) 
    241  if invalid: 
    242   raise ValueError("dimensions or multi-index levels %r do not exist" 
--> 243       % invalid) 
    244 
    245  level_indexers = defaultdict(dict) 

ValueError: dimensions or multi-index levels ['c'] do not exist 

, 나는에서 ca에에 부울 배열을 전달할 수 있습니다

In [61]: ds.loc[dict(a=((ds.c>='A') & (ds.c<='C')))] 
Out[61]: 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (a: 3, b: 5) 
Coordinates: 
    * b  (b) int64 0 2 4 6 8 
    c  (a) <U1 'A' 'B' 'C' 
    * a  (a) int64 0 1 2 
Data variables: 
    x  (a, b) int64 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 ... 
    y  (b) int64 -100 -99 -98 -97 -96 

을 사용하거나 where 방법을 사용합니다 (단, ds['y']에 부작용이 있음). 더 큰 (?),

In [57]: ds.where((ds.c>='A') & (ds.c<='C'), drop=True) 
Out[57]: 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (a: 3, b: 5) 
Coordinates: 
    * b  (b) int64 0 2 4 6 8 
    c  (a) <U1 'A' 'B' 'C' 
    * a  (a) int64 0 1 2 
Data variables: 
    x  (a, b) float64 100.0 101.0 102.0 103.0 104.0 105.0 106.0 107.0 ... 
    y  (b, a) float64 -100.0 -100.0 -100.0 -99.0 -99.0 -99.0 -98.0 ... 

그러나 두 경우 모두 데이터 변수와 함께 작동합니다. 인덱스되지 않은 좌표와 데이터 변수 사이에 실질적인 차이가 있습니까? 색인을위한 좌표로 c의 상태를 사용할 수 있습니까? 아니면 데이터 변수와 마찬가지로 로터리 방식을 사용해야합니까?

Answer 1

그것은 set a new index하는 것도 가능합니다 :

In [67]: print(ds.set_index(a='c').loc[dict(a=slice('A', 'C'))]) 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (a: 3, b: 5) 
Coordinates: 
    * b  (b) int64 0 2 4 6 8 
    * a  (a) object 'A' 'B' 'C' 
Data variables: 
    x  (a, b) int64 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 ... 
    y  (b) int64 -100 -99 -98 -97 -96 

이것은 아마도 문제의 두 가지 대안보다 약간 청소기입니다.