如何将字典中包含的多维数组存储在python xarray中？

我有一本字典，里面有各种大小的数组。所有数组都有一个共同的轴长度（时间），我希望沿着该轴存储数据

例如：

arr1 = np.random.rand(239, 1)
arr2 = np.random.rand(239, 6)
arr3 = np.random.rand(239, 3, 7)
time = np.random.rand(239, 1)
d = {'A': arr1, 'B': arr2, 'C': arr3, 'time': time}

我需要能够轻松地索引和操作数据，因此我的第一个倾向是使用

pandas.Panel

来存储数据，但是，由于维度不一致，我一直没有成功

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xarray.Dataset

是存储我的数据的正确方法吗？如果是，如何最好地实现它？

这里有一个使用标准方法的非常简单的方法。为了简洁和方便，我将数据缩小并放入数据帧中，但概念是一样的

dr=pd.date_range('1-1-2017', periods=4, freq='d')
df1=pd.DataFrame( np.random.randn(4),   columns=['x'],     index=dr)
df2=pd.DataFrame( np.random.randn(4,2), columns=['y','z'], index=dr)

因此

df1

和

df2

如下所示：

                   x
2017-01-01 -0.705449
2017-01-02 -0.597631
2017-01-03 -0.844197
2017-01-04 -1.063895
                   y         z
2017-01-01 -0.288822 -0.343934
2017-01-02  1.072678  1.776767
2017-01-03 -0.606593  0.192280
2017-01-04  0.019401  2.007770

df = df1.stack().append(df2.stack()).sort_index()

重新配置如下：

                   x
2017-01-01 -0.705449
2017-01-02 -0.597631
2017-01-03 -0.844197
2017-01-04 -1.063895
                   y         z
2017-01-01 -0.288822 -0.343934
2017-01-02  1.072678  1.776767
2017-01-03 -0.606593  0.192280
2017-01-04  0.019401  2.007770

df = df1.stack().append(df2.stack()).sort_index()

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您甚至可以使用以下工具从此处转换为

xarray

：

df.to_xarray()

一些简要说明：

• 不推荐使用Panel，支持使用Xarray或多索引。我采用了上面的多索引方法，但xarrays是另一个不错的选择
• 有关数据组织的伟大理论，请参见Hadley Wickam对“整洁”数据的解释，您可以找到