Python xarray从横向/纵向点列表创建数据集（非方形！）

我需要从不规则的纬度/经度列表中创建一个数据集。这些已经被堆叠成一个“像素”列表，我需要将其取消堆叠并转换回一个规则的纬度/经度网格。因为网格中的每个像素的数据值都不完整，所以我需要将缺少的值填充为

np.nan

我在创建带有不规则横向点（像素）列表的

xr.Dataset

时遇到问题

可复制示例： 创建我的数据外观的示例 注意：数据不完整，它的形状是

（99，）

，因此我不能简单地重塑数据以适应独特的纬度/经度

将numpy导入为np
将xarray作为xr导入
唯一纬度=np.arange（0,10）
唯一经度=np.arange（0,10）
_=np.数组（（np.网格网格（纬度、经度））.T.重塑（-1,2）
#我们没有完整的像素网格
像素=[：99]
纬度=像素[：，0]
经度=像素[：，1]
像素_id=[i代表范围内的i（len（像素））]
#缺少一个数据点（仅99像素，因此无法简单地重塑数据）
data=np.random.choice（[0,1,2]，（pixels.shape[0]））
坐标={'pixel'：pixels}
dims=['像素']
xr.Dataset（{'data'：（dims，数据）}）
出[]：
尺寸：（像素：99）
不带坐标的尺寸：像素
数据变量：
数据（像素）int64 1 2 0 1 0 1 1 1 0 1 1 2 1。。。2 2 0 0 1 2 1 2 0 1 1 2

这是我所掌握的数据。我有一个长度为99的数组。但每一个值都对应一个纬度和一个经度

像素[：5]
出[]：
数组（[[0，0]，
[0, 1],
[0, 2],
[0, 3],
[0, 4]])

我想要的是一个带有适当标记的

lat

/

lon

坐标的

xr.Dataset

data=np.random.choice（[0,1,2]，（100））.astype（'float'））
数据=数据。重塑（len（唯一纬度），len（唯一经度））
#请记住，上述数据中缺少一个数据点
数据[np.Unlavel_index（99，data.shape）]=np.nan
正确的直径=['lat'，'lon']
更正坐标={'lat'：唯一纬度，'lon'：唯一经度}
正确的数据集（{'data'：（correct\u dims，data）}，coords=correct\u coords）
正确的
出[]：
尺寸：（横向：10，纵向：10）
协调：
*拉丁美洲（拉丁美洲）国际64 01 2 3 4 5 6 7 8 9
*lon（lon）int64 01 2 3 4 5 6 7 8 9
数据变量：
数据（纬度、经度）浮动64 0.0 1.0 0 0.0 1.0 0 0.0 2.0。。。2.0 1.0 1.0 2.0 nan

IIUC，您当前的数据稀疏。您尝试过堆叠/取消堆叠吗？但我无法将二维

pixel

属性指定为原始

数据集的维度：
coords={'pixel'：pixels}，dims=['pixel']
，否则可以取消堆叠！你能先把它转换成多重索引吗？这就是您可以取消堆栈的格式