摘要:我有一个数据集,其收集方式使得维度最初不可用。我想获取本质上是一大块无差别的数据,并为其添加维度,以便可以对其进行查询、子集化等。这是以下问题的核心。
这是我拥有的 xarray 数据集:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (chain: 1, draw: 2000, rows: 24000)
Coordinates:
* chain (chain) int64 0
* draw (draw) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 ... 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
* rows (rows) int64 0 1 2 3 4 5 6 ... 23994 23995 23996 23997 23998 23999
Data variables:
obs (chain, draw, rows) float64 4.304 3.985 4.612 ... 6.343 5.538 6.475
Attributes:
created_at: 2019-12-27T17:16:13.847972
inference_library: pymc3
inference_library_version: 3.8
此处的行
维度对应于我需要恢复到数据的许多子维度。特别是,24,000 行对应于 240 个条件的 100 个样本(这 100 个样本位于连续的 block 中)。这些条件是门
、输入
、生长介质
和od
的组合。
我希望得到这样的结果:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (chain: 1, draw: 2000, gate: 1, input: 4, growth_medium: 3, sample: 100, rows: 24000)
Coordinates:
* chain (chain) int64 0
* draw (draw) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 ... 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
* rows *MultiIndex*
* gate (gate) int64 'AND'
* input (input) int64 '00', '01', '10', '11'
* growth_medium (growth_medium) 'standard', 'rich', 'slow'
* sample (sample) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 ... 95 96 97 98 99
Data variables:
obs (chain, draw, gate, input, growth_medium, samples) float64 4.304 3.985 4.612 ... 6.343 5.538 6.475
Attributes:
created_at: 2019-12-27T17:16:13.847972
inference_library: pymc3
inference_library_version: 3.8
我有一个 pandas 数据框,它指定门、输入和生长介质的值 - 每行给出一组门、输入和生长介质的值,以及一个指定位置的索引(在 rows
)会出现相应的 100 个样本集。目的是该数据框是标记数据集的指南。
我查看了有关“ reshape 和重组数据”的 xarray 文档,但我不知道如何组合这些操作来完成我需要的操作。我怀疑我需要将它们与 GroupBy 结合起来,但我不知道如何做。谢谢!
后来:我有一个解决这个问题的方法,但是它太恶心了,我希望有人能解释我的错误有多大,以及还有什么更优雅的方法是可能的。
因此,首先,我将原始 Dataset
中的所有数据提取为原始 numpy 形式:
foo = qm.idata.posterior_predictive['obs'].squeeze('chain').values.T
foo.shape # (24000, 2000)
然后我根据需要重新塑造它:
bar = np.reshape(foo, (240, 100, 2000))
这大致给出了我想要的形状:有 240 种不同的实验条件,每种条件有 100 个变体,对于每个变体,我的数据集中都有 2000 个蒙特卡罗样本。
现在,我从 Pandas DataFrame
中提取有关 240 个实验条件的信息:
import pandas as pd
# qdf is the original dataframe with the experimental conditions and some
# extraneous information in other columns
new_df = qdf[['gate', 'input', 'output', 'media', 'od_lb', 'od_ub', 'temperature']]
idx = pd.MultiIndex.from_frame(new_df)
最后,我从 numpy 数组和 pandas MultiIndex
重新组装了一个 DataArray
:
xr.DataArray(bar, name='obs', dims=['regions', 'conditions', 'draws'],
coords={'regions': idx, 'conditions': range(100), 'draws': range(2000)})
生成的DataArray
具有这些坐标,如我所愿:
Coordinates:
* regions (regions) MultiIndex
- gate (regions) object 'AND' 'AND' 'AND' 'AND' ... 'AND' 'AND' 'AND'
- input (regions) object '00' '10' '10' '10' ... '01' '01' '11' '11'
- output (regions) object '0' '0' '0' '0' '0' ... '0' '0' '0' '1' '1'
- media (regions) object 'standard_media' ... 'high_osm_media_five_percent'
- od_lb (regions) float64 0.0 0.001 0.001 ... 0.0001 0.0051 0.0051
- od_ub (regions) float64 0.0001 0.0051 0.0051 2.0 ... 0.0003 2.0 2.0
- temperature (regions) int64 30 30 37 30 37 30 37 ... 37 30 37 30 37 30 37
* conditions (conditions) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 ... 92 93 94 95 96 97 98 99
* draws (draws) int64 0 1 2 3 4 5 6 ... 1994 1995 1996 1997 1998 1999
不过,这非常可怕,而且我必须穿透 xarray
抽象的所有漂亮层才能达到这一点,这似乎是错误的。特别是因为这似乎并不是科学工作流程中一个不寻常的部分:获取相对原始的数据集以及需要与数据结合的元数据电子表格。那么我做错了什么?更优雅的解决方案是什么?
最佳答案
给定起始数据集,类似于:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (draw: 2, row: 24)
Coordinates:
* draw (draw) int32 0 1
* row (row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Data variables:
obs (draw, row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 39 40 41 42 43 44 45 46 47
您可以连接多个纯 xarray 命令来分割维度(获取相同形状但使用多重索引的数据),甚至 reshape 数据集。要分割维度,可以使用以下代码:
multiindex_ds = ds.assign_coords(
dim_0=["a", "b", "c"], dim_1=[0,1], dim_2=range(4)
).stack(
dim=("dim_0", "dim_1", "dim_2")
).reset_index(
"row", drop=True
).rename(
row="dim"
)
multiindex_ds
其输出是:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (dim: 24, draw: 2)
Coordinates:
* draw (draw) int32 0 1
* dim (dim) MultiIndex
- dim_0 (dim) object 'a' 'a' 'a' 'a' 'a' 'a' ... 'c' 'c' 'c' 'c' 'c' 'c'
- dim_1 (dim) int64 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1
- dim_2 (dim) int64 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3
Data variables:
obs (draw, dim) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 39 40 41 42 43 44 45 46 47
此外,多重索引可以被取消堆叠,从而有效地 reshape 数据集:
reshaped_ds = multiindex_ds.unstack("dim")
reshaped_ds
输出:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (dim_0: 3, dim_1: 2, dim_2: 4, draw: 2)
Coordinates:
* draw (draw) int32 0 1
* dim_0 (dim_0) object 'a' 'b' 'c'
* dim_1 (dim_1) int64 0 1
* dim_2 (dim_2) int64 0 1 2 3
Data variables:
obs (draw, dim_0, dim_1, dim_2) int32 0 1 2 3 4 5 ... 42 43 44 45 46 47
我认为仅此并不能完全满足您的需求,因为您想将一个维度转换为二维,其中之一是多重索引。不过,所有的构建模块都在这里。
例如,您可以按照此步骤(包括取消堆叠)使用 regions
和 conditions
,然后按照此步骤(现在无需取消堆叠)来转换 regions
到多重索引。另一种选择是从一开始就使用所有维度,取消堆叠它们,然后再次堆叠它们,将条件
保留在最终多重索引之外。
详细答案
答案结合了几个完全不相关的命令,要了解每个命令在做什么可能很困难。
分配坐标
第一步是创建新的尺寸和坐标并将其添加到数据集中。这是必要的,因为接下来的方法需要数据集中已经存在的尺寸和坐标。
在assign_coords
之后停止会产生以下数据集:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (dim_0: 3, dim_1: 2, dim_2: 4, draw: 2, row: 24)
Coordinates:
* draw (draw) int32 0 1
* row (row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
* dim_0 (dim_0) <U1 'a' 'b' 'c'
* dim_1 (dim_1) int32 0 1
* dim_2 (dim_2) int32 0 1 2 3
Data variables:
obs (draw, row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 39 40 41 42 43 44 45 46 47
堆栈
数据集现在包含 3 个维度,最多可添加 24 个元素,但是,由于数据当前相对于这 24 个元素是平坦的,我们必须将它们堆叠到单个 24 元素多重索引中,以使它们的形状兼容。
我发现 assign_coords
后跟 stack
是最自然的解决方案,但是,另一种可能性是生成一个多重索引,类似于上面的操作方式并直接调用 assign_coords
与多重索引,使堆栈不必要。
此步骤将所有 3 个新维度合并为一个维度:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (dim: 24, draw: 2, row: 24)
Coordinates:
* draw (draw) int32 0 1
* row (row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
* dim (dim) MultiIndex
- dim_0 (dim) object 'a' 'a' 'a' 'a' 'a' 'a' ... 'c' 'c' 'c' 'c' 'c' 'c'
- dim_1 (dim) int64 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1
- dim_2 (dim) int64 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3
Data variables:
obs (draw, row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 39 40 41 42 43 44 45 46 47
请注意,根据需要,现在我们有 2 个维度,大小为 24。
重置索引
现在我们的最终维度作为坐标出现在数据集中,我们希望这个新坐标成为用于索引变量 obs 的坐标。 set_index
似乎是正确的选择,但是,我们的每个坐标都对自身进行索引(与 set_index
文档中的示例不同,其中 x
对 x
和 进行索引>a
坐标),这意味着在这种特殊情况下不能使用 set_index
。使用的方法是reset_index
,以删除坐标row
而不删除维度row
。
在下面的输出中可以看出,现在 row
是一个没有坐标的维度:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (dim: 24, draw: 2, row: 24)
Coordinates:
* draw (draw) int32 0 1
* dim (dim) MultiIndex
- dim_0 (dim) object 'a' 'a' 'a' 'a' 'a' 'a' ... 'c' 'c' 'c' 'c' 'c' 'c'
- dim_1 (dim) int64 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1
- dim_2 (dim) int64 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3 0 1 2 3
Dimensions without coordinates: row
Data variables:
obs (draw, row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 39 40 41 42 43 44 45 46 47
重命名
当前数据集几乎是最后一个,唯一的问题是 obs
变量仍然具有 row
维度,而不是所需的维度:dim
。它看起来并不是 rename
的预期用途,但它可以用来使 dim
到 absorb row
,产生所需的最终结果(上面称为 multiindex_ds
)。
这里,set_index
似乎是要选择的方法,但是,如果不是 rename(row="dim")
,而是 set_index(row=使用“dim”)
,多重索引被折叠成由元组组成的索引:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (draw: 2, row: 24)
Coordinates:
* draw (draw) int32 0 1
* row (row) object ('a', 0, 0) ('a', 0, 1) ... ('c', 1, 2) ('c', 1, 3)
Data variables:
obs (draw, row) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 39 40 41 42 43 44 45 46 47
关于python - 如何分割/细化 xarray 数据集中的维度?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59504320/