Python 将二维数据帧重新映射到三维xarray

我目前有一个时间序列值（1年或更长）的大二维数据帧，我想将其重新映射到三维xarray。熊猫数据框有一个列_id，对应于另一个参考数据框中的（纬度，经度）坐标

---

在xarray中是否有任何固有的功能可以实现这一点？

据我所知，最佳做法是使用.set_index（）在pandas中实现多索引，然后使用.to_xarray（）将其转换为xarray数据集

结果:

<xarray.Dataset>
Dimensions:    (class: 2, diet: 2, name: 4)
Coordinates:
  * name       (name) object 'falcon' 'lion' 'monkey' 'parrot'
  * class      (class) object 'bird' 'mammal'
  * diet       (diet) object 'predator' 'prey'
Data variables:
    max_speed  (name, class, diet) float64 389.0 nan nan nan ... 24.0 nan nan
    num_legs   (name, class, diet) float64 2.0 nan nan nan ... nan 2.0 nan nan

尺寸：（类别：2，饮食：2，名称：4）
协调：
*名称（名称）对象“猎鹰”“狮子”“猴子”“鹦鹉”
*类（类）对象“鸟”“哺乳动物”
*饮食（饮食）对象“捕食者”“猎物”
数据变量：
最大速度（姓名、职业、饮食）浮动64 389.0纳南。。。24.0楠楠
num_legs（名称、类别、饮食）浮动64 2.0 nan nan。。。楠楠2.0楠楠楠

您可能需要在您的问题中添加更多信息，以帮助其他人了解您到底想做什么。此外，你通常想表明你已经尝试过某件事，并清楚地说明为什么它不起作用。也许你可以给我们看一个数据集的例子，以及你想要的输出是什么。

<xarray.Dataset>
Dimensions:    (class: 2, diet: 2, name: 4)
Coordinates:
  * name       (name) object 'falcon' 'lion' 'monkey' 'parrot'
  * class      (class) object 'bird' 'mammal'
  * diet       (diet) object 'predator' 'prey'
Data variables:
    max_speed  (name, class, diet) float64 389.0 nan nan nan ... 24.0 nan nan
    num_legs   (name, class, diet) float64 2.0 nan nan nan ... nan 2.0 nan nan