マルチインデックスも怖くない！ pandas DataFrame から xarray データセットへの変換テクニック

このメソッドを使用すると、データフレームの列が xarray データセットの変数に変換され、データフレームの行インデックスが xarray データセットの次元に変換されます。マルチインデックスの場合は、各レベルが個別の次元になります。

使い方

import pandas as pd
import xarray as xr

# サンプルデータフレームを作成
data = {'temperature': [20, 22, 23], 'humidity': [10, 12, 15], 'time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# データフレームを xarray データセットに変換
dataset = df.to_xarray()

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

出力

<xarray.Dataset>
Dimensions:
  time: 3
Coordinates:
  time: (time) datetime64[ns]
    2024-01-01 00:00:00
    2024-01-02 00:00:00
    2024-01-03 00:00:00
DataVars:
  temperature: (time) float64
    20.0
    22.0
    23.0
  humidity: (time) float64
    10.0
    12.0
    15.0

オプション

data_vars: データフレームの列のうち、xarray データセットのデータ変数として変換する列を指定します。
safe: すべての列が数値型であることを確認します。数値型でない列は無視されます。
dim_name: データフレームの行インデックスの名前を指定します。デフォルトは 'level_0' です。

# 特定の列のみをデータ変数として変換
dataset = df.to_xarray(data_vars=['temperature', 'humidity'], dim_name='date')

# データフレームのインデックスを次元名に指定
dataset = df.set_index('time').to_xarray()

オプションを使用して、変換される列や次元名をカスタマイズできます。
データフレームの列が xarray データセットの変数に変換され、データフレームの行インデックスが xarray データセットの次元に変換されます。
pandas.DataFrame.to_xarray は、データフレームを xarray データセットに変換するための便利なメソッドです。

データフレームをそのまま xarray データセットに変換

import pandas as pd
import xarray as xr

# サンプルデータフレームを作成
data = {'temperature': [20, 22, 23], 'humidity': [10, 12, 15], 'time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# データフレームを xarray データセットに変換
dataset = df.to_xarray()

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

出力

<xarray.Dataset>
Dimensions:
  time: 3
Coordinates:
  time: (time) datetime64[ns]
    2024-01-01 00:00:00
    2024-01-02 00:00:00
    2024-01-03 00:00:00
DataVars:
  temperature: (time) float64
    20.0
    22.0
    23.0
  humidity: (time) float64
    10.0
    12.0
    15.0

特定の列のみをデータ変数として変換

# 特定の列のみをデータ変数として変換
dataset = df.to_xarray(data_vars=['temperature', 'humidity'], dim_name='date')

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

出力

<xarray.Dataset>
Dimensions:
  date: 3
Coordinates:
  date: (date) <datetime64[ns]>
    2024-01-01 00:00:00
    2024-01-02 00:00:00
    2024-01-03 00:00:00
DataVars:
  temperature: (date) float64
    20.0
    22.0
    23.0
  humidity: (date) float64
    10.0
    12.0
    15.0

データフレームのインデックスを次元名に指定

# データフレームのインデックスを次元名に指定
dataset = df.set_index('time').to_xarray()

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

出力

<xarray.Dataset>
Dimensions:
  time: 3
DataVars:
  temperature: (time) float64
    20.0
    22.0
    23.0
  humidity: (time) float64
    10.0
    12.0
    15.0

マルチインデックスを扱う

import pandas as pd
import xarray as xr

# サンプルデータフレームを作成
data = {'temperature': [[20, 22, 23], [18, 20, 22]], 'humidity': [[10, 12, 15], [9, 11, 14]],
        'time': [['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03'], ['2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06']],
        'location': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B']}
df = pd.DataFrame(data, index=['city', 'time'], columns=['temperature', 'humidity'])

# データフレームを xarray データセットに変換
dataset = df.to_xarray()

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

<xarray.Dataset>
Dimensions:
  city: 2
  time: 3
Coordinates:
  city: (city) <U

手動でデータ構造を構築

短所:
- 複雑で、特に大規模なデータセットの場合は時間がかかります。
- エラーが発生しやすい。
長所:
- 完全な制御が可能で、必要なデータ構造を自由に設計できます。
- コードが読みやすく、理解しやすい場合がある。

import xarray as xr

# サンプルデータフレームを作成
data = {'temperature': [20, 22, 23], 'humidity': [10, 12, 15], 'time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# 手動でデータ構造を構築
coordinates = xr.coords.coords(time=(df['time'].values, df['time'].dt.strftime('%Y-%m-%d')))
data_vars = xr.DataArray(df[['temperature', 'humidity']], coords=coordinates, dims=['time'], name='data')
dataset = xr.Dataset(data_vars=data_vars)

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

pydata.io.conversion モジュールの from_dataframe 関数を使用

短所:
- pandas.DataFrame.to_xarray とすべてのオプションが一致しているわけではない。
- 一部の古いバージョンの xarray では利用できない。
長所:
- pandas.DataFrame.to_xarray よりも高速で、メモリ効率も良い場合がある。
- シンプルで、コードが書きやすい。

import xarray as xr
from pydata.io import conversion

# データフレームを xarray データセットに変換
dataset = conversion.from_dataframe(df)

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

hvplot モジュールの to_xarray 関数を使用

短所:
- hvplot モジュールのインストールが必要。
- pandas.DataFrame.to_xarray とすべてのオプションが一致しているわけではない。
長所:
- hvplot でデータ可視化を行う場合に便利。
- 一部の追加機能を提供している。

import hvplot.xarray as hvx
import pandas as pd

# サンプルデータフレームを作成
data = {'temperature': [20, 22, 23], 'humidity': [10, 12, 15], 'time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# データフレームを xarray データセットに変換
dataset = hvx.to_xarray(df)

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

短所:
- dask モジュールのインストールが必要。
- 複雑で、特に初心者にとっては習得に時間がかかる場合がある。
長所:
- 大規模なデータセットを扱う場合に効率的。
- 並列処理による高速化が可能。

import dask.dataframe as dd
import xarray as xr

# サンプルデータフレームを作成
data = {'temperature': [20, 22, 23], 'humidity': [10, 12, 15], 'time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03']}
df = pd.DataFrame(data)

# Dask データフレームに変換
dask_df = dd.from_pandas(df)

# Dask データフレームを xarray データセットに変換
dataset = dask_df.to_xarray()

# 変換されたデータセットを確認
print(dataset)

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