小编use*_*827的帖子

有什么方法可以netCDF使用向文件添加全局属性xarray吗？当我做类似的事情时hndl_nc['global_attribute'] = 25，它只是添加了一个新变量。

我有一个带foll的netCDF文件。结构体：

<xarray.Dataset>
Dimensions:    (latitude: 94, longitude: 192, time: 366)
Coordinates:
  * longitude  (longitude) float32 -180.0 -178.125 -176.25 -174.375 -172.5 ...
  * latitude   (latitude) float32 88.5419 86.6532 84.7532 82.8508 80.9474 ...
  * time       (time) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-01-02 2016-01-03 ...
Data variables:
    m2t      (time, latitude, longitude) float64 246.5 246.4 246.4 246.4
    pre      (time, latitude, longitude) float64 9.988e-08 9.988e-08 ...
Attributes:
    Conventions: CF-1.0

如何为特定经度和纬度（例如86.45，-156.25）和时间（例如2016-01-10）提取网格单元的值？确切的纬度/经度值可能不在坐标中，在这种情况下，我们需要最接近的纬度/经度值

我可以像这样提取特定经度的值：

_hndl_nc.sel(longitude=(_hndl_nc.longitude == -20))

但是，由于经度坐标中不存在-20，因此此方法无效。

我有这个人.列表:

list_vals = ['col_a col_B col_C', '12.0 34.0 10.0', '15.0 111.0 23']

如何将其转换为pandas数据帧？

我可以这样开头:

df = pd.DataFrame(columns=list_vals[0].split())

有没有办法填充其余的数据帧？

在下面的数据框中:

 T2MN   T2MX   RH2M DFP2M RAIN 
 6.96   9.32  84.27  5.57    - 
 6.31  10.46  -      5.63    - 
  -    10.66  79.38  3.63    - 
 0.79   4.45  94.24  1.85    - 
 1.45   3.99  91.71  1.17    - 

如何-用NaN 替换所有的.我不想指定列名,因为我事先不知道哪个列会有-

我有一个netCDF文件,其中包含一个名为var2001-01-01到2010-12-31 的变量的每日数据.我想计算每月总和,var得到一个包含12个时间步长的netCDF(一年中每个月一个).目前,我这样做:

import xarray as xr
hndl_fl = xr.open_dataset(path_file)

hndl_fl.resample('1MS', dim='time', how='sum')

然而,这导致netCDF每月从2001年到2010年的每月总和.我如何获得12个月的月平均值？

我可以从箭头获取当前日期时间，如下所示：

arrow.utcnow().date()

或者

arrow.get('2017-02-01').date()

如何获取前一天的日期时间？这不起作用：

arrow.utcnow().date() - 1

或者

 arrow.get('2017-02-01').date() - 1

            is_avail   valu data_source
2015-08-07     False  0.282    source_a
2015-08-23     False  0.296    source_a
2015-09-08     False  0.433    source_a
2015-10-01      True  0.169    source_a
2015-10-10      True  0.160    source_a
2015-11-02     False  0.179    source_a
2016-03-09     False  0.557    source_a
2016-04-26     False  0.770    source_a
2016-05-05     False  0.826    source_a
2016-05-12     False  0.826    source_a
2016-05-28     False  0.747    source_a
2016-06-06     False  0.796    source_a
2016-07-31     False  0.322    source_a
2016-08-25      True  0.136    source_a
2016-09-10     False  0.180    source_a
2016-11-13     False  0.492    source_a
2016-12-15      True  0.124    source_a
2016-12-31     False  0.533    source_a
2017-03-28     False  0.524    source_a
2015-06-27 …

import requests
requests.get(path_url, timeout=100)

在python请求库的上述用法中,一旦request.get完成运行,连接是否会自动关闭？如果没有,我如何确定连接已关闭

上面的情节是用python中的seaborn制作的.但是,不确定为什么有些传奇圈子用颜色填充而其他圈子没有.这是我使用的色彩映射:

sns.color_palette("Set2", 10)

g = sns.factorplot(x='month', y='vae_factor', hue='ad_name', col='crop', data=df_sub_panel,
                   col_wrap=3, size=5, lw=0.5, ci=None, capsize=.2, palette=sns.color_palette("Set2", 10),
                   sharex=False, aspect=.9, legend_out=False)
g.axes[0].legend(fancybox=None)

- 编辑:

有没有办法可以填充圆圈？他们没有填补的原因是他们可能没有这个特定情节中的数据

import seaborn as sns
sns.set(style="ticks")
exercise = sns.load_dataset("exercise")
g = sns.factorplot(x="time", y="pulse", hue="kind", data=exercise)

在上图中，如果我将scale指定为0.5，它将减小线宽，但不会减小置信区间线的宽度。有没有办法减小置信区间线的宽度？