xarray 数据处理教程：从入门到精通

一、简介

xarray 是 Python 中用于处理多维数组数据的库，特别适用于带有标签（坐标）的科学数据（如气象、海洋、遥感等）。它基于 NumPy 和 Pandas，支持高效的数据操作、分析和可视化。

核心优势

• 标签化操作：通过维度名和坐标直接访问数据，无需记忆索引位置。
• 多维支持：天然支持多维数组（如时间、纬度、经度）。
• 集成工具：内置 NetCDF、HDF5 等格式读写，支持 Dask 处理大文件。
• 可视化：与 Matplotlib 深度集成，简化数据绘图流程。

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二、安装与导入

1. 安装

pip install xarray netCDF4 dask rioxarray

或使用 Conda：

conda install -c conda-forge xarray netCDF4 dask rioxarray

2. 导入库

import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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三、数据结构

（一）DataArray

• 定义：带坐标的 N 维数组，类似带标签的 NumPy 数组。
• 示例代码

import xarray as xr
import numpy as np

data = np.random.rand(12, 5, 100, 200)
coords = {
    'time': np.arange(12),
    'sample': np.arange(5),
    'lat': np.linspace(-90, 90, 100),
    'lon': np.linspace(-180, 180, 200)
}
da = xr.DataArray(data, dims=['time', 'sample', 'lat', 'lon'], coords=coords)

• 输出结果

<xarray.DataArray (time: 12, sample: 5, lat: 100, lon: 200)>
array([[[[...]],  # 12个时间步 × 5个样本 × 100纬度 × 200经度的随机值
        ...,
        [[...]]],
       ...,
       [[...]]])
Coordinates:
  * time      (time) int64 0 1 2 ... 11
  * sample    (sample) int64 0 1 2 3 4
  * lat       (lat) float64 -90.0 -89.1 -88.2 ... 88.2 89.1 90.0
  * lon       (lon) float64 -180.0 -179.1 -178.2 ... 178.2 179.1 180.0

• 表1：数据结构DataArray

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
xarray.DataArray	创建带有维度和坐标的多维数组（如海温数据）	data: 数组数据；dims: 维度名列表；coords: 坐标字典	生成的 xarray.DataArray 对象

（二） Dataset

• 定义：类似字典的容器，包含多个 DataArray（变量），共享坐标。

• 表：xarray.Dataset 操作总结

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
xr.Dataset	创建多变量数据集	变量字典、坐标字典	xarray.Dataset 对象
.sel() / .isel()	按标签或索引选择数据	维度名和值	子数据集或子数组
.mean() / .std()	计算维度统计量	需求平均的维度名	统计后的数据集或数据数组
.to_netcdf()	保存为 NetCDF 文件	文件路径和写入模式	无返回值（保存文件）
xr.open_dataset()	读取 NetCDF 文件	文件路径和读取引擎	xarray.Dataset 对象
.merge()	合并两个数据集	另一个 Dataset 对象	合并后的 xarray.Dataset
.apply()	应用自定义函数	自定义函数和输入维度	应用后的数据集
.chunk()	设置数据分块	分块大小字典	分块后的 xarray.Dataset

• 创建示例：

import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd

ds = xr.Dataset(
    {
        "temperature": (["time", "lat", "lon"], np.random.rand(3, 10, 20)),
        "humidity": (["time", "lat", "lon"], np.random.rand(3, 10, 20)),
    },
    coords={
        "time": pd.date_range("2025-01-01", periods=3),
        "lat": np.linspace(-90, 90, 10),
        "lon": np.linspace(-180, 180, 20),
    }
)

• 输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 3, lat: 10, lon: 20)
Coordinates:
  * time        (time) datetime64[ns] 2025-01-01 2025-01-02 ...
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 ... 81.0 90.0
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (time, lat, lon) float64 0.1234 0.5678 ...
    humidity    (time, lat, lon) float64 0.9876 0.4321 ...

（三）关键说明

1. Dataset vs DataArray：
   • xarray.Dataset 适合处理多变量数据（如温度、湿度、降水）。
   • xarray.DataArray 适合单一变量的多维数组操作。
2. 工作流示例：

   # 读取数据并选择子集
   ds = xr.open_dataset("data.nc")
   subset = ds.sel(lat=slice(-90, -60), lon=slice(-180, -120))
   
   # 计算统计量并保存
   mean_ds = subset.mean(dim="time")
   mean_ds.to_netcdf("mean_data.nc")
   

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四、数据操作

（一）索引与切片

表：索引与切片

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
.isel() / .sel()	快速提取特定维度数据	isel: 按索引提取；sel: 按坐标标签提取	提取后的子数组（xarray.DataArray）

1. 基于标签选择（.sel()）

场景：从数据集中提取特定时间步和纬度范围的数据。

subset = ds.sel(time="2025-01-01", lat=-90)

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (lat: 1, lon: 20)
Coordinates:
    time        datetime64[ns] 2025-01-01
    lat         float64 -90.0
    lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (lon) float64 0.1234 0.5678 ...
    humidity    (lon) float64 0.9876 0.4321 ...

2. 基于位置选择（.isel()）

场景：从数据集中提取第一个时间步和前三个纬度的数据。

# 按索引位置选择数据
subset_isel = ds.isel(time=0, lat=slice(0, 3))

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 1, lat: 3, lon: 20)
Coordinates:
    time        datetime64[ns] 2025-01-01
  * lat         (lat) float64 -90.0 -76.36 -62.73
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (time, lat, lon) float64 0.1234 0.5678 ...

3. .sel() 和 .isel() 联合使用

场景：结合标签和索引选择数据（例如，选择特定时间步和固定经度索引）。

# 按时间标签和经度索引选择数据
subset_mixed = ds.sel(time="2025-01-01").isel(lon=0)

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 1, lat: 10, lon: 1)
Coordinates:
    time        datetime64[ns] 2025-01-01
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 ... 81.0 90.0
    lon         float64 -180.0
Data variables:
    temperature (time, lat, lon) float64 0.1234 0.5678 ...

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4. 多维选择与切片

场景：同时选择多个维度（时间、纬度、经度）并使用切片操作。

# 按时间标签、纬度范围和经度切片选择数据
subset_slice = ds.sel(
    time="2025-01-01",
    lat=slice(-90, -60),
    lon=slice(-180, -120)
)

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 1, lat: 3, lon: 7)
Coordinates:
    time        datetime64[ns] 2025-01-01
  * lat         (lat) float64 -90.0 -76.36 -62.73
  * lon         (lon) float64 -180.0 -163.6 ... -126.3 -120.0
Data variables:
    temperature (time, lat, lon) float64 0.1234 0.5678 ...

5. 关键说明

1. .sel() vs .isel()：

   • .sel()：使用坐标标签（如 time="2025-01-01"、lat=-90）进行选择，适合已知具体坐标的场景。
   • .isel()：使用索引位置（如 time=0、lat=slice(0, 3)）进行选择，适合已知数组索引的场景。

2. 切片操作：

   • 可以通过 slice(start, end) 实现对维度的范围选择（例如 lat=slice(-90, -60)）。
   • 切片是左闭右开的，即包含 start，不包含 end。

3. 多维联合选择：

   • 可以联合使用 .sel() 和 .isel()，例如先按标签选择时间，再按索引选择经度。
   • 也可以通过链式调用实现多步选择（如 ds.sel(...).isel(...)）。

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（二） 数据计算

1. 聚合运算

(1) 计算单个维度的平均值

场景：从数据集中计算时间维度（time）的平均值。

import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd

# 创建示例数据集
ds = xr.Dataset(
    {
        "temperature": (["time", "lat", "lon"], np.random.rand(3, 10, 20)),
        "humidity": (["time", "lat", "lon"], np.random.rand(3, 10, 20)),
    },
    coords={
        "time": pd.date_range("2025-01-01", periods=3),
        "lat": np.linspace(-90, 90, 10),
        "lon": np.linspace(-180, 180, 20),
    }
)

# 计算时间维度的平均值
mean_time = ds.mean(dim="time")

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (lat: 10, lon: 20)
Coordinates:
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 -72.0 ... 72.0 81.0 90.0
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 -162.0 ... 162.0 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (lat, lon) float64 0.4567 0.8901 ...
    humidity    (lat, lon) float64 0.7654 0.3210 ...

---

(2) 计算多个维度的平均值

场景：从数据集中计算时间和纬度维度的平均值。

# 计算时间和纬度维度的平均值
mean_time_lat = ds.mean(dim=["time", "lat"])

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (lon: 20)
Coordinates:
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 -162.0 ... 162.0 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (lon) float64 0.6789 ...
    humidity    (lon) float64 0.5432 ...

(3) 计算单个维度的标准差

场景：从数据集中计算纬度维度（lat）的标准差。

# 计算纬度维度的标准差
std_lat = ds.std(dim="lat")

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 3, lon: 20)
Coordinates:
  * time        (time) datetime64[ns] 2025-01-01 ... 2025-01-03
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 -162.0 ... 162.0 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (time, lon) float64 0.2345 0.6789 ...
    humidity    (time, lon) float64 0.3456 0.7890 ...

(4) 计算多个维度的标准差

场景：从数据集中计算时间和经度维度的标准差。

# 计算时间和经度维度的标准差
std_time_lon = ds.std(dim=["time", "lon"])

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (lat: 10)
Coordinates:
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 -72.0 ... 72.0 81.0 90.0
Data variables:
    temperature (lat) float64 0.1234 ...
    humidity    (lat) float64 0.4567 ...

(5) 忽略缺失值计算统计量

场景：数据集中包含缺失值（NaN），需要在计算时跳过缺失值。

# 创建包含缺失值的数据集
ds_nan = xr.Dataset(
    {
        "temperature": (["time", "lat", "lon"], np.random.rand(3, 10, 20)),
    },
    coords={
        "time": pd.date_range("2025-01-01", periods=3),
        "lat": np.linspace(-90, 90, 10),
        "lon": np.linspace(-180, 180, 20),
    }
)

# 随机插入缺失值
ds_nan.temperature.values[0, 0, 0] = np.nan

# 计算时间维度的平均值（跳过缺失值）
mean_time_skipna = ds_nan.mean(dim="time", skipna=True)

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (lat: 10, lon: 20)
Coordinates:
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 -72.0 ... 72.0 81.0 90.0
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 -162.0 ... 162.0 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (lat, lon) float64 0.4567 0.8901 ...

---

(6) 关键说明

1. .mean() 和 .std() 的区别：

   • .mean()：计算指定维度的平均值。
   • .std()：计算指定维度的标准差，默认为样本标准差（ddof=1）。

2. 维度选择：

   • 可以指定单个维度（如 dim="time"）或多个维度（如 dim=["time", "lat"]）。
   • 维度减少后，输出数据集的维度会相应调整（如从 (time, lat, lon) 变为 (lat, lon)）。

3. 缺失值处理：

   • 通过 skipna=True 可以跳过缺失值（NaN）进行计算，避免因缺失值导致整个统计结果为 NaN。

2. 算术运算

# 温度乘以 2，降水加 10
new_ds = ds * 2 + 10

3. 数据重塑

总结表格

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
.stack()	将多个维度堆叠成一个新维度	new_dim_name: 新维度名；dim: 原始维度列表	维度被堆叠后的 xarray.Dataset
.transpose()	调整维度顺序（不改变维度数量）	*dims: 新维度顺序	维度顺序调整后的 xarray.Dataset

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(1) .stack()：将多个维度堆叠成一个新维度

场景：将 lat 和 lon 维度堆叠成一个名为 space 的新维度。
示例代码

import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd

# 创建示例数据集
ds = xr.Dataset(
    {
        "temperature": (["time", "lat", "lon"], np.random.rand(3, 10, 20)),
    },
    coords={
        "time": pd.date_range("2025-01-01", periods=3),
        "lat": np.linspace(-90, 90, 10),
        "lon": np.linspace(-180, 180, 20),
    }
)

# 将 lat 和 lon 堆叠成 space 维度
stacked_ds = ds.stack(space=["lat", "lon"])

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 3, space: 200)
Coordinates:
  * time        (time) datetime64[ns] 2025-01-01 2025-01-02 ...
    space       (space) MultiIndex
      - lat     (space) float64 -90.0 -90.0 ... 90.0 90.0
      - lon     (space) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (time, space) float64 0.1234 0.5678 ...

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(2) .transpose()：调整维度顺序

场景：将 time, lat, lon 的维度顺序调整为 lon, lat, time。
示例代码:

# 调整维度顺序
transposed_ds = ds.transpose("lon", "lat", "time")

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (lon: 20, lat: 10, time: 3)
Coordinates:
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 ... 81.0 90.0
  * time        (time) datetime64[ns] 2025-01-01 2025-01-02 ...
Data variables:
    temperature (lon, lat, time) float64 0.1234 0.5678 ...

(3) .stack() + .transpose() 联合使用

场景：先将 lat 和 lon 堆叠成 space，再调整维度顺序为 space, time。
示例代码:

# 堆叠后调整维度顺序
stacked_transposed_ds = ds.stack(space=["lat", "lon"]).transpose("space", "time")

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (space: 200, time: 3)
Coordinates:
    space       (space) MultiIndex
      - lat     (space) float64 -90.0 -90.0 ... 90.0 90.0
      - lon     (space) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
  * time        (time) datetime64[ns] 2025-01-01 2025-01-02 ...
Data variables:
    temperature (space, time) float64 0.1234 0.5678 ...

---

(4) 关键说明

1. .stack() vs .transpose()：

   • .stack()：减少维度数量，将多个维度合并为一个新维度（如 lat 和 lon → space）。
   • .transpose()：不改变维度数量，仅调整维度的排列顺序（如 time, lat, lon → lon, lat, time）。

2. 应用场景：

   • .stack()：
     • 将多维数据转换为二维，便于进行某些计算（如机器学习模型输入）。
     • 简化高维数据的可视化（如将 lat 和 lon 合并为 space 后绘图）。
   • .transpose()：
     • 调整数据维度顺序以匹配其他数据集或模型的输入格式。
     • 提高代码可读性，使维度顺序更符合逻辑（如先经度后纬度）。

3. 注意事项：

   • .stack() 会生成 MultiIndex，可通过 .unstack() 恢复原始维度。
   • .transpose() 不会修改原始数据，而是返回一个新对象（惰性操作）。

4. 数据聚合

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
.groupby() / .mean()	按维度分组计算均值	group: 分组维度（如 time.month）；dim: 聚合维度	聚合后的 xarray.DataArray
.resample()	时间序列重采样（如日→月）	freq: 重采样频率（如 MS 表示月初）；dim: 时间维度名	重采样后的 xarray.DataArray

示例代码

# 按月份分组计算均值
monthly_mean = da.groupby("time.month").mean(dim="time")

# 时间序列重采样（日→月）
monthly_resample = da.resample(time="MS").mean()

5. 合并两个数据集

ds2 = xr.Dataset({"precipitation": (["time", "lat", "lon"], np.random.rand(3, 10, 20))})
ds_merged = ds.merge(ds2)

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 3, lat: 10, lon: 20)
Coordinates:
  * time        (time) datetime64[ns] 2025-01-01 2025-01-02 ...
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 ... 81.0 90.0
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (time, lat, lon) float64 0.1234 0.5678 ...
    humidity    (time, lat, lon) float64 0.9876 0.4321 ...
    precipitation (time, lat, lon) float64 0.3456 0.7890 ...

6. 应用自定义函数

def custom_func(arr):
    return arr.max() - arr.min()

ds_custom = ds.apply(custom_func)

输出结果：

<xarray.Dataset>
Dimensions:     (time: 3, lat: 10, lon: 20)
Coordinates:
  * time        (time) datetime64[ns] 2025-01-01 2025-01-02 ...
  * lat         (lat) float64 -90.0 -81.0 ... 81.0 90.0
  * lon         (lon) float64 -180.0 -171.0 ... 171.0 180.0
Data variables:
    temperature (time, lat, lon) float64 0.4321 0.8765 ...
    humidity    (time, lat, lon) float64 0.5432 0.9876 ...

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五、数据可视化

表：可视化方法

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
.plot()	快速可视化（等值线图、色阶图）	x, y: 维度名；cbar_kwargs: 颜色条参数；transform: 投影转换	matplotlib.axes.Axes 对象
.plot.scatter()	散点图可视化	x, y: 维度名；c: 颜色变量；size: 点大小	matplotlib.axes.Axes 对象

• 示例代码

# 绘制等值线图
da.plot.contourf(x="lon", y="lat", cmap="viridis")

# 绘制散点图
da.plot.scatter(x="lon", y="lat", c="temperature", size="precipitation")

（一）二维分布图

# 绘制温度的空间分布
ds["temp"].isel(time=0).plot(cmap="viridis")
plt.title("Temperature Distribution")
plt.show()

（二）时间序列图

# 绘制单个网格点的时间序列
ds["temp"].sel(lat=40, lon=100).plot.line(x="time")
plt.title("Temperature Time Series")
plt.show()

---

六、高级功能

（一） 缺失值处理

1. 填充缺失值

# 用 0 填充缺失值
filled_temp = ds["temp"].fillna(0)

2. 插值

# 使用线性插值填充缺失值
interpolated = ds["temp"].interpolate_na(dim="lat", method="linear")

（二） 时间重采样

# 将日数据重采样为月均值
monthly_mean = ds.resample(time="1M").mean()

（三）地理信息处理

1. 设置坐标系

import rioxarray
ds.rio.write_crs("EPSG:4326", inplace=True)  # 设置为 WGS84 坐标系

2. 绘制地理投影图

import cartopy.crs as ccrs
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ds["temp"].isel(time=0).plot(ax=ax, transform=ccrs.PlateCarree())
ax.coastlines()
plt.show()

---

七、数据输入与输出

表：NetCDF 读取与保存

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
xr.open_dataset	读取单个 NetCDF 文件	filename: 文件路径；engine: 读取引擎（如 netcdf4）	xarray.Dataset 对象
xr.to_netcdf	保存数据为 NetCDF 文件	filename: 保存路径；mode: 写入模式（如 w 表示覆盖）	无返回值（直接写入文件）
xr.open_mfdataset	批量读取多文件数据集	paths: 文件路径列表；engine: 读取引擎（如 h5netcdf）；parallel: 是否并行读取；preprocess: 预处理函数	合并后的 xarray.Dataset
xr.save_mfdataset	批量保存数据集到文件	datasets: 数据集列表；paths: 保存路径列表；encoding: 变量编码参数（如压缩设置）	无返回值（直接写入文件）

（一）读取 NetCDF 文件

ds = xr.open_dataset("data.nc")  # 读取单个文件
ds = xr.open_mfdataset("data/*.nc", combine="by_coords")  # 合并多个文件

示例代码

# 批量读取 NetCDF 文件
import xarray as xr
ds = xr.open_mfdataset("data/*.nc", engine="h5netcdf", parallel=True)

# 批量保存数据集
xr.save_mfdataset([ds1, ds2], ["output1.nc", "output2.nc"], encoding={var: {"zlib": True}})

（二）保存数据

# 保存为 NetCDF 文件并启用压缩
ds.to_netcdf("output.nc", encoding={"temp": {"zlib": True}})

---

八、性能优化

表：数据分块与性能优化

操作/方法	功能	输入参数	输出参数
.chunk()	设置数据分块大小	chunks: 分块字典（如 {"time": 10, "lat": 100}）	带分块的 xarray.DataArray
.compute()	触发延迟计算	无	实际计算结果（xarray.DataArray 或 xarray.Dataset）

（一）分块处理（Dask）

import dask.array as da
ds = ds.chunk({"time": 10})  # 将时间维度分块

（二） 内存优化

• 使用 .persist() 或 .compute() 控制计算时机。
• 避免不必要的中间变量。

示例代码

# 设置分块
da_chunked = da.chunk({"time": 10, "lat": 100})

# 触发计算
result = da_chunked.mean().compute()

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九、总结

（一）核心流程

1. 读取数据 → 2. 访问变量 → 3. 选择/切片 → 4. 计算/分析 → 5. 保存/可视化

（二）关键优势

• 标签化操作：通过维度名和坐标直接访问数据。
• 高效处理：支持多维数据、地理信息和大文件分块。
• 易用性：与 Pandas、Matplotlib 无缝集成。

（三）注意事项

• 使用 .sel() 和 .isel() 时注意维度名称和索引范围。
• 大数据集需结合 Dask 分块处理（.chunk()）。
• 保存时启用压缩（zlib=True）可减少文件体积。