Xarray 将文件中的数据读取为坐标，显然是索引坐标，如何将实际数据从坐标转换为数据变量？

Question

我正在处理位于以下位置的文件：

https://satdat.ngdc.noaa.gov/sem/poes/data/processed/ngdc/uncorrected/full/2013/metop01/poes_m01_20130525_proc.nc

当我使用 xarray 阅读时，

ds = xr.open_dataset('poes_m01_20130525_proc.nc')

所有变量都作为坐标读入，其中至少有一些作为索引坐标。我只知道最后一点，因为当我尝试将它们转换为变量时，

ds.reset_coords()

我得到了错误，

ValueError: cannot remove index coordinates with reset_coords.  The error appears to include all of the variables (there is a very long list).  

我可以将所有坐标变量转换为一个 numpy 数组并手动重建一个新的数据集。但是，我对 xarray 很陌生。有没有更优雅的方法来做到这一点？例如，我可以将索引坐标转换为非索引坐标，然后使用reset_coords？另外，我如何判断哪些坐标是索引坐标，哪些不是？

或者，更好的是，在读取我不知道要使用的文件时，我应该使用一些选项。我无法识别文档中的任何建议，但文档中有很多我不理解的内容。

感谢您的帮助！

Answer 1

正如您所猜测的，为了能够将坐标转换为数据变量，它必须是非索引坐标。您将识别索引坐标，因为当列出坐标时，它们前面有一个*。在您的示例中，看起来每个变量都被假定为它自己的坐标（不知道为什么，我不是 NetCDF 专家）。

要将索引坐标转换为非索引坐标，可以使用reset_index，这需要指定要重置的索引。我冒昧地假设数据集中的前几个坐标被正确设置为坐标，其余的应该是数据变量。在这种情况下，下面的代码可以解决问题：

var_names = list(
    set(ds.dims) - 
    {"time", "year", "day", "msec", "satID", "sat_direction", "alt", "lat", "lon"}
)
clean_ds = ds.reset_index(var_names).reset_coords()

这给我们留下了一个不是很有用的数据集。 reset_index 在每个变量名称的末尾添加了一个_（以区分非索引坐标和同名维度）。您可能想要做类似于其他答案中所做的事情：Xarray: Make two DataArrays in the same Dataset use the same coordinate system

一些想法：

获取所有变量以 time 作为维度

coord_names = ["time", "year", "day", "msec", "satID", "sat_direction", "alt", "lat", "lon"]
clean_ds = clean_ds.reset_index(coord_names + [])
clean_ds = clean_ds.rename({name: "time_" for name in clean_ds.dims})

然后，重命名变量和坐标（以及time_ dim）以删除名称中的尾随下划线：

clean_ds.rename({f"{name}_": name for name in var_names+coord_names})

如果我们使用rename_vars，则维度time_ 不会被重命名，它可以在之后重命名以保持时间坐标和暗淡不同。

在所有重命名和重组之后，原始数据集中的属性可以再次添加到clean_ds

for var_name in ds.coords:
    clean_ds[var_name] = clean_ds[var_name].assign_attrs(ds[var_name].attrs)