Xarray从 grib 文件到数据集

如何解决Xarray从 grib 文件到数据集

我有一个 grib 文件，其中包含 1989 年至 2018 年的月降水量和温度（从 ERA5-Land 中提取）。

我需要以 6 列的数据集格式获取这些数据：经度、纬度、grib 文件中单元格/点的 ID、日期、温度和降水。

我首先使用 cfgrib 导入文件。以下是导入后包含 xdata 列表的内容：

import cfgrib

grib_data = cfgrib.open_datasets('\era5land_extract.grib')

grib_data
Out[6]: 
[<xarray.Dataset>
 Dimensions:     (latitude: 781,longitude: 761,time: 372)
 Coordinates:
     number      int32 0
   * time        (time) datetime64[ns] 1989-01-01 1989-02-01 ... 2019-12-01
     step        timedelta64[ns] 1 days
     surface     float64 0.0
   * latitude    (latitude) float64 42.0 41.9 41.8 41.7 ... -35.8 -35.9 -36.0
   * longitude   (longitude) float64 -21.0 -20.9 -20.8 -20.7 ... 54.8 54.9 55.0
     valid_time  (time) datetime64[ns] ...
 Data variables:
     t2m         (time,latitude,longitude) float32 ...
 Attributes:
     GRIB_edition:            1
     GRIB_centre:             ecmf
     GRIB_centreDescription:  European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
     GRIB_subCentre:          0
     Conventions:             CF-1.7
     institution:             European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,<xarray.Dataset>
 Dimensions:     (latitude: 781,time: 156)
 Coordinates:
     number      int32 0
   * time        (time) datetime64[ns] 1989-01-01 1989-02-01 ... 2001-12-01
     step        timedelta64[ns] 1 days
     surface     float64 0.0
   * latitude    (latitude) float64 42.0 41.9 41.8 41.7 ... -35.8 -35.9 -36.0
   * longitude   (longitude) float64 -21.0 -20.9 -20.8 -20.7 ... 54.8 54.9 55.0
     valid_time  (time) datetime64[ns] ...
 Data variables:
     tp          (time,time: 216)
 Coordinates:
     number      int32 0
   * time        (time) datetime64[ns] 2002-01-01 2002-02-01 ... 2019-12-01
     step        timedelta64[ns] 1 days
     surface     float64 0.0
   * latitude    (latitude) float64 42.0 41.9 41.8 41.7 ... -35.8 -35.9 -36.0
   * longitude   (longitude) float64 -21.0 -20.9 -20.8 -20.7 ... 54.8 54.9 55.0
     valid_time  (time) datetime64[ns] ...
 Data variables:
     tp          (time,longitude) float32 ...
 Attributes:
     GRIB_edition:            1
     GRIB_centre:             ecmf
     GRIB_centreDescription:  European Centre for Medium-Range Weather Forecasts
     GRIB_subCentre:          0
     Conventions:             CF-1.7
     institution:             European Centre for Medium-Range Weather Forecasts]

所以温度变量被称为“t2m”，降水变量被称为“tp”。 温度变量分为两个 xarray，但我不明白为什么。

我怎样才能从中获得所需的数据集？

这是我第一次处理这样的数据，我真的不知道如何继续。

解决方法

这是经过一些试验和错误后的答案（只将结果放在 tp 变量中，但它与 t2m 类似）

import cfgrib
import xarray as xr


# Import data
grib_data = cfgrib.open_datasets('\era5land_extract.grib')


# Merge both tp arrays into one on the time dimension
grib_precip = xr.merge([grib_data[1],grib_data[2]])


# Aggregate data by year
grib_precip_year = grib_precip.resample(time="Y",skipna=True).mean()


# Data from xarray to pandas
grib_precip_pd = grib_precip_year.to_dataframe()