How to join data from multiple netCDF files with xarray in Python?

Question

I'm trying to open multiple netCDF files with xarray in Python. The files have data with same shape and I want to join them, creating a new dimension.

I tried to use concat_dim argument for xarray.open_mfdataset(), but it doesn't work as expected. An example is given below, which open two files with temperature data for 124 times, 241 latitudes and 480 longitudes:

DS = xr.open_mfdataset( 'eraINTERIM_t2m_*.nc', concat_dim='cases' )
da_t2m = DS.t2m

print( da_t2m )

有了这段代码，我希望结果数据数组的形状像（情况：2，时间：124，纬度：241，经度：480）。但是，其形状为（案例：2，时间：248，纬度：241，经度：480）。它创建了一个新维度，但也将最左边的维度相加：两个数据集的“时间”维度。我想知道这是来自“ xarray.open_mfdateset”的错误还是预期的行为，因为两个数据集的“时间”维度都是无限的。

有没有一种方法可以直接使用xarray从这些文件中联接数据并获得上述预期收益？

谢谢。

马泰斯

Answer 1

从我的评论延伸，我会尝试这个：

def preproc(ds):
    ds = ds.assign({'stime': (['time'], ds.time)}).drop('time').rename({'time': 'ntime'})
    # we might need to tweak this a bit further, depending on the actual data layout
    return ds

DS = xr.open_mfdataset( 'eraINTERIM_t2m_*.nc', concat_dim='cases', preprocess=preproc)

这里的好处是，您可以stime在重命名原始维度（time-> ntime）时保留原始时间坐标。

如果一切正常，您应该得到结果尺寸为 ( cases, ntime, latitude, longitude)。

免责声明：我在最后的 concat 循环中做了类似的事情（效果很好），但没有测试preprocess- 方法。