这是一个玩具示例，但我有2个数据帧； （1）行=样本，列=属性； （2）行=样本，cols =元数据字段。
我想concat或merge创建3维xr.DataArray。我已经做了多次，但我不知道为什么在这种情况下它不起作用？我想沿concat轴patient_id具有3D xr.DataArray。
为什么xr.concat不构建3维DataArray？我认为我错误地使用了dim参数，因为它应该沿新轴进行concat，但是有没有办法沿现有轴进行此操作？
我正在尝试使用Create DataArray from Dict of 2D DataFrames/Arrays中的方法，但是它不起作用。我有merge可以工作，但是将它放入有2个数据变量的DataSet
np.random.seed(0)
patient_ids = ["patient_%d"%_ for _ in range(42)]
attr_ids = ["attr_%d"%_ for _ in range(481)]
meta_ids = ["meta_%d"%_ for _ in range(32)]
DA_A = xr.DataArray(pd.DataFrame(np.random.random((42,481)),
index=patient_ids,
columns=attr_ids),
dims=["patient_id","attribute"])
DA_B = xr.DataArray(pd.DataFrame(np.random.random((42,32)),
index=patient_ids,
columns=meta_ids),
dims=["patient_id","metadata"])
DA_A.coords
# Coordinates:
# * patient_id (patient_id) object 'patient_0' 'patient_1' 'patient_2' ...
# * attribute (attribute) object 'attr_0' 'attr_1' 'attr_2' 'attr_3' ...
DA_B.coords
# Coordinates:
# * patient_id (patient_id) object 'patient_0' 'patient_1' 'patient_2' ...
# * metadata (metadata) object 'meta_0' 'meta_1' 'meta_2' 'meta_3' ...
xr.concat([DA_A, DA_B], dim="patient_id")
# KeyError: 'attribute'
最佳答案
您（尚未）无法连接具有不同维度的DataArray。您需要先明确广播它们，例如
In [38]: xr.concat(xr.broadcast(DA_A, DA_B), dim="patient_id")
Out[38]:
<xarray.DataArray (patient_id: 84, attribute: 481, metadata: 32)>
array([[[ 0.5488135 , 0.5488135 , 0.5488135 , ..., 0.5488135 ,
0.5488135 , 0.5488135 ],
...,
[ 0.79649197, 0.97094708, 0.95542135, ..., 0.37856775,
0.65855316, 0.37893685]]])
Coordinates:
* attribute (attribute) object 'attr_0' 'attr_1' 'attr_2' 'attr_3' ...
* metadata (metadata) object 'meta_0' 'meta_1' 'meta_2' 'meta_3' ...
* patient_id (patient_id) object 'patient_0' 'patient_1' 'patient_2' ...
但是，正如詹姆曼（Jhamman）在对您的问题的评论中提到的那样，您实际上可能会发现，使用单个
Dataset对象而不是使用两个不同的变量（例如，In [39]: xr.Dataset({'A': DA_A, 'B': DA_B})
Out[39]:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (attribute: 481, metadata: 32, patient_id: 42)
Coordinates:
* patient_id (patient_id) object 'patient_0' 'patient_1' 'patient_2' ...
* attribute (attribute) object 'attr_0' 'attr_1' 'attr_2' 'attr_3' ...
* metadata (metadata) object 'meta_0' 'meta_1' 'meta_2' 'meta_3' ...
Data variables:
A (patient_id, attribute) float64 0.5488 0.7152 0.6028 0.5449 ...
B (patient_id, metadata) float64 0.2438 0.8216 0.9237 0.3999 ...
关于python - 沿现有轴Concat/合并xr.DataArray(Xarray | Python 3)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/38925559/