Xarray engine: variable key
The variable_key option in to_xarray() controls what metadata key should be used to form the DataArray variables. By default it is “param”, which is an alias to “shortName” for GRIB in earthkit-data.
Please note it is also possible to generate an Xarray with a single dataarray containing all the parameters from a GRIB fieldlist. See e.g. the Xarray engine: mono variable notebook for details.
[1]:
import earthkit.data as ekd
ds_fl = ekd.from_source("sample", "pl.grib")
ds = ds_fl.to_xarray()
ds
[1]:
<xarray.Dataset> Size: 176kB
Dimensions: (forecast_reference_time: 4, step: 2, level: 2,
latitude: 19, longitude: 36)
Coordinates:
* forecast_reference_time (forecast_reference_time) datetime64[ns] 32B 202...
* step (step) timedelta64[ns] 16B 00:00:00 06:00:00
* level (level) int64 16B 500 700
* latitude (latitude) float64 152B 90.0 80.0 ... -80.0 -90.0
* longitude (longitude) float64 288B 0.0 10.0 ... 340.0 350.0
Data variables:
r (forecast_reference_time, step, level, latitude, longitude) float64 88kB ...
t (forecast_reference_time, step, level, latitude, longitude) float64 88kB ...
Attributes:
class: od
stream: oper
levtype: pl
type: fc
expver: 0001
date: 20240603
time: 0
domain: g
number: 0
Conventions: CF-1.8
institution: ECMWFxarray.Dataset
- forecast_reference_time: 4
- step: 2
- level: 2
- latitude: 19
- longitude: 36
- forecast_reference_time(forecast_reference_time)datetime64[ns]2024-06-03 ... 2024-06-04T12:00:00
- standard_name :
- forecast_reference_time
- long_name :
- initial time of forecast
array(['2024-06-03T00:00:00.000000000', '2024-06-03T12:00:00.000000000', '2024-06-04T00:00:00.000000000', '2024-06-04T12:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]') - step(step)timedelta64[ns]00:00:00 06:00:00
array([ 0, 21600000000000], dtype='timedelta64[ns]')
- level(level)int64500 700
- units :
- hPa
- positive :
- down
- stored_direction :
- decreasing
- standard_name :
- air_pressure
- long_name :
- pressure
array([500, 700])
- latitude(latitude)float6490.0 80.0 70.0 ... -80.0 -90.0
- units :
- degrees_north
- standard_name :
- latitude
- long_name :
- latitude
array([ 90., 80., 70., 60., 50., 40., 30., 20., 10., 0., -10., -20., -30., -40., -50., -60., -70., -80., -90.]) - longitude(longitude)float640.0 10.0 20.0 ... 330.0 340.0 350.0
- units :
- degrees_east
- standard_name :
- longitude
- long_name :
- longitude
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120., 130., 140., 150., 160., 170., 180., 190., 200., 210., 220., 230., 240., 250., 260., 270., 280., 290., 300., 310., 320., 330., 340., 350.])
- r(forecast_reference_time, step, level, latitude, longitude)float64...
- param :
- r
- standard_name :
- relative_humidity
- long_name :
- Relative humidity
- paramId :
- 157
- units :
- %
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x9dd\x01\xf4\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[10944 values with dtype=float64]
- t(forecast_reference_time, step, level, latitude, longitude)float64...
- param :
- t
- standard_name :
- air_temperature
- long_name :
- Temperature
- paramId :
- 130
- units :
- K
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x82d\x01\xf4\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[10944 values with dtype=float64]
- forecast_reference_timePandasIndex
PandasIndex(DatetimeIndex(['2024-06-03 00:00:00', '2024-06-03 12:00:00', '2024-06-04 00:00:00', '2024-06-04 12:00:00'], dtype='datetime64[ns]', name='forecast_reference_time', freq=None)) - stepPandasIndex
PandasIndex(TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 06:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', name='step', freq=None))
- levelPandasIndex
PandasIndex(Index([500, 700], dtype='int64', name='level'))
- latitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 90.0, 80.0, 70.0, 60.0, 50.0, 40.0, 30.0, 20.0, 10.0, 0.0, -10.0, -20.0, -30.0, -40.0, -50.0, -60.0, -70.0, -80.0, -90.0], dtype='float64', name='latitude')) - longitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 0.0, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0, 70.0, 80.0, 90.0, 100.0, 110.0, 120.0, 130.0, 140.0, 150.0, 160.0, 170.0, 180.0, 190.0, 200.0, 210.0, 220.0, 230.0, 240.0, 250.0, 260.0, 270.0, 280.0, 290.0, 300.0, 310.0, 320.0, 330.0, 340.0, 350.0], dtype='float64', name='longitude'))
- class :
- od
- stream :
- oper
- levtype :
- pl
- type :
- fc
- expver :
- 0001
- date :
- 20240603
- time :
- 0
- domain :
- g
- number :
- 0
- Conventions :
- CF-1.8
- institution :
- ECMWF
The param_level key
The built-in “param_level” metadata key combines the values of the “param” and “level” metadata keys as a str. We can use it as variable_key to build our Xarray.
[2]:
ds = ds_fl.to_xarray(variable_key="param_level")
ds
[2]:
<xarray.Dataset> Size: 176kB
Dimensions: (forecast_reference_time: 4, step: 2,
latitude: 19, longitude: 36)
Coordinates:
* forecast_reference_time (forecast_reference_time) datetime64[ns] 32B 202...
* step (step) timedelta64[ns] 16B 00:00:00 06:00:00
* latitude (latitude) float64 152B 90.0 80.0 ... -80.0 -90.0
* longitude (longitude) float64 288B 0.0 10.0 ... 340.0 350.0
Data variables:
r500 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
r700 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
t500 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
t700 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
Attributes:
class: od
stream: oper
levtype: pl
type: fc
expver: 0001
date: 20240603
time: 0
domain: g
number: 0
Conventions: CF-1.8
institution: ECMWFxarray.Dataset
- forecast_reference_time: 4
- step: 2
- latitude: 19
- longitude: 36
- forecast_reference_time(forecast_reference_time)datetime64[ns]2024-06-03 ... 2024-06-04T12:00:00
- standard_name :
- forecast_reference_time
- long_name :
- initial time of forecast
array(['2024-06-03T00:00:00.000000000', '2024-06-03T12:00:00.000000000', '2024-06-04T00:00:00.000000000', '2024-06-04T12:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]') - step(step)timedelta64[ns]00:00:00 06:00:00
array([ 0, 21600000000000], dtype='timedelta64[ns]')
- latitude(latitude)float6490.0 80.0 70.0 ... -80.0 -90.0
- units :
- degrees_north
- standard_name :
- latitude
- long_name :
- latitude
array([ 90., 80., 70., 60., 50., 40., 30., 20., 10., 0., -10., -20., -30., -40., -50., -60., -70., -80., -90.]) - longitude(longitude)float640.0 10.0 20.0 ... 330.0 340.0 350.0
- units :
- degrees_east
- standard_name :
- longitude
- long_name :
- longitude
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120., 130., 140., 150., 160., 170., 180., 190., 200., 210., 220., 230., 240., 250., 260., 270., 280., 290., 300., 310., 320., 330., 340., 350.])
- r500(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- r
- standard_name :
- relative_humidity
- long_name :
- Relative humidity
- paramId :
- 157
- units :
- %
- levelist :
- 500
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x9dd\x01\xf4\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[5472 values with dtype=float64]
- r700(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- r
- standard_name :
- relative_humidity
- long_name :
- Relative humidity
- paramId :
- 157
- units :
- %
- levelist :
- 700
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x9dd\x02\xbc\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[5472 values with dtype=float64]
- t500(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- t
- standard_name :
- air_temperature
- long_name :
- Temperature
- paramId :
- 130
- units :
- K
- levelist :
- 500
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x82d\x01\xf4\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[5472 values with dtype=float64]
- t700(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- t
- standard_name :
- air_temperature
- long_name :
- Temperature
- paramId :
- 130
- units :
- K
- levelist :
- 700
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x82d\x02\xbc\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[5472 values with dtype=float64]
- forecast_reference_timePandasIndex
PandasIndex(DatetimeIndex(['2024-06-03 00:00:00', '2024-06-03 12:00:00', '2024-06-04 00:00:00', '2024-06-04 12:00:00'], dtype='datetime64[ns]', name='forecast_reference_time', freq=None)) - stepPandasIndex
PandasIndex(TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 06:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', name='step', freq=None))
- latitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 90.0, 80.0, 70.0, 60.0, 50.0, 40.0, 30.0, 20.0, 10.0, 0.0, -10.0, -20.0, -30.0, -40.0, -50.0, -60.0, -70.0, -80.0, -90.0], dtype='float64', name='latitude')) - longitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 0.0, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0, 70.0, 80.0, 90.0, 100.0, 110.0, 120.0, 130.0, 140.0, 150.0, 160.0, 170.0, 180.0, 190.0, 200.0, 210.0, 220.0, 230.0, 240.0, 250.0, 260.0, 270.0, 280.0, 290.0, 300.0, 310.0, 320.0, 330.0, 340.0, 350.0], dtype='float64', name='longitude'))
- class :
- od
- stream :
- oper
- levtype :
- pl
- type :
- fc
- expver :
- 0001
- date :
- 20240603
- time :
- 0
- domain :
- g
- number :
- 0
- Conventions :
- CF-1.8
- institution :
- ECMWF
This technique can come in handy when there are parameters with different level types in the input data.
[3]:
ds_fl = ekd.from_source("sample", "mixed_pl_sfc.grib")
ds = ds_fl.to_xarray(variable_key="param_level")
ds
[3]:
<xarray.Dataset> Size: 1MB
Dimensions: (forecast_reference_time: 4, step: 2,
latitude: 19, longitude: 36)
Coordinates:
* forecast_reference_time (forecast_reference_time) datetime64[ns] 32B 202...
* step (step) timedelta64[ns] 16B 00:00:00 06:00:00
* latitude (latitude) float64 152B 90.0 80.0 ... -80.0 -90.0
* longitude (longitude) float64 288B 0.0 10.0 ... 340.0 350.0
Data variables: (12/32)
2t0 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
msl0 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
r1000 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
r300 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
r400 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
r500 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
... ...
z1000 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
z300 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
z400 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
z500 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
z700 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
z850 (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
Attributes:
class: od
stream: oper
type: fc
expver: 0001
date: 20240603
time: 0
domain: g
number: 0
Conventions: CF-1.8
institution: ECMWFxarray.Dataset
- forecast_reference_time: 4
- step: 2
- latitude: 19
- longitude: 36
- forecast_reference_time(forecast_reference_time)datetime64[ns]2024-06-03 ... 2024-06-04T12:00:00
- standard_name :
- forecast_reference_time
- long_name :
- initial time of forecast
array(['2024-06-03T00:00:00.000000000', '2024-06-03T12:00:00.000000000', '2024-06-04T00:00:00.000000000', '2024-06-04T12:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]') - step(step)timedelta64[ns]00:00:00 06:00:00
array([ 0, 21600000000000], dtype='timedelta64[ns]')
- latitude(latitude)float6490.0 80.0 70.0 ... -80.0 -90.0
- units :
- degrees_north
- standard_name :
- latitude
- long_name :
- latitude
array([ 90., 80., 70., 60., 50., 40., 30., 20., 10., 0., -10., -20., -30., -40., -50., -60., -70., -80., -90.]) - longitude(longitude)float640.0 10.0 20.0 ... 330.0 340.0 350.0
- units :
- degrees_east
- standard_name :
- longitude
- long_name :
- longitude
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120., 130., 140., 150., 160., 170., 180., 190., 200., 210., 220., 230., 240., 250., 260., 270., 280., 290., 300., 310., 320., 330., 340., 350.])
- 2t0(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- 2t
- standard_name :
- unknown
- long_name :
- 2 metre temperature
- paramId :
- 167
- units :
- K
- levtype :
- sfc
- _earthkit :
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[5472 values with dtype=float64]
- z700(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- z
- standard_name :
- geopotential
- long_name :
- Geopotential
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[5472 values with dtype=float64]
- z850(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- z
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- geopotential
- long_name :
- Geopotential
- paramId :
- 129
- units :
- m**2 s**-2
- levtype :
- pl
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- 850
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x81d\x03R\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[5472 values with dtype=float64]
- forecast_reference_timePandasIndex
PandasIndex(DatetimeIndex(['2024-06-03 00:00:00', '2024-06-03 12:00:00', '2024-06-04 00:00:00', '2024-06-04 12:00:00'], dtype='datetime64[ns]', name='forecast_reference_time', freq=None)) - stepPandasIndex
PandasIndex(TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 06:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', name='step', freq=None))
- latitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 90.0, 80.0, 70.0, 60.0, 50.0, 40.0, 30.0, 20.0, 10.0, 0.0, -10.0, -20.0, -30.0, -40.0, -50.0, -60.0, -70.0, -80.0, -90.0], dtype='float64', name='latitude')) - longitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 0.0, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0, 70.0, 80.0, 90.0, 100.0, 110.0, 120.0, 130.0, 140.0, 150.0, 160.0, 170.0, 180.0, 190.0, 200.0, 210.0, 220.0, 230.0, 240.0, 250.0, 260.0, 270.0, 280.0, 290.0, 300.0, 310.0, 320.0, 330.0, 340.0, 350.0], dtype='float64', name='longitude'))
- class :
- od
- stream :
- oper
- type :
- fc
- expver :
- 0001
- date :
- 20240603
- time :
- 0
- domain :
- g
- number :
- 0
- Conventions :
- CF-1.8
- institution :
- ECMWF
Using remapping
We can take it one step further and define a metadata key that combines the param, the level and the level type into a single key. We can achieve it by using the remapping option.
[4]:
ds_fl = ekd.from_source("sample", "mixed_pl_sfc.grib")
ds = ds_fl.to_xarray(variable_key="p_l_t", remapping={"p_l_t": "{param}_{levelist}_{levtype}"})
ds
[4]:
<xarray.Dataset> Size: 1MB
Dimensions: (forecast_reference_time: 4, step: 2,
latitude: 19, longitude: 36)
Coordinates:
* forecast_reference_time (forecast_reference_time) datetime64[ns] 32B 202...
* step (step) timedelta64[ns] 16B 00:00:00 06:00:00
* latitude (latitude) float64 152B 90.0 80.0 ... -80.0 -90.0
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Data variables: (12/32)
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[5472 values with dtype=float64]
- z_850_pl(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- z
- standard_name :
- geopotential
- long_name :
- Geopotential
- paramId :
- 129
- units :
- m**2 s**-2
- levtype :
- pl
- levelist :
- 850
- _earthkit :
- {'message': b"GRIB\x00\x00l\x01\x00\x004\x80b\x9a\xff\x80\x81d\x03R\x18\x06\x03\x00\x00\x01\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x15\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x01\x01\t\x04\x010001\x00\x00\x00\x00\x00 \x00\xff\x00\x00$\x00\x13\x01_\x90\x00\x00\x00\x80\x81_\x90\x05W0'\x10'\x10\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x0c\x00\x80\x02D\xb9}n\x00\x007777", 'bitsPerValue': 16}
[5472 values with dtype=float64]
- forecast_reference_timePandasIndex
PandasIndex(DatetimeIndex(['2024-06-03 00:00:00', '2024-06-03 12:00:00', '2024-06-04 00:00:00', '2024-06-04 12:00:00'], dtype='datetime64[ns]', name='forecast_reference_time', freq=None)) - stepPandasIndex
PandasIndex(TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 06:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', name='step', freq=None))
- latitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 90.0, 80.0, 70.0, 60.0, 50.0, 40.0, 30.0, 20.0, 10.0, 0.0, -10.0, -20.0, -30.0, -40.0, -50.0, -60.0, -70.0, -80.0, -90.0], dtype='float64', name='latitude')) - longitudePandasIndex
PandasIndex(Index([ 0.0, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0, 70.0, 80.0, 90.0, 100.0, 110.0, 120.0, 130.0, 140.0, 150.0, 160.0, 170.0, 180.0, 190.0, 200.0, 210.0, 220.0, 230.0, 240.0, 250.0, 260.0, 270.0, 280.0, 290.0, 300.0, 310.0, 320.0, 330.0, 340.0, 350.0], dtype='float64', name='longitude'))
- class :
- od
- stream :
- oper
- type :
- fc
- expver :
- 0001
- date :
- 20240603
- time :
- 0
- domain :
- g
- number :
- 0
- Conventions :
- CF-1.8
- institution :
- ECMWF
This technique is particularly useful when the same parameter is available on multiple level types in the input data. In this case using “param_level” does not result in a full hypercube, however the same remapping that we used above does.
[5]:
ds_fl = ekd.from_source("sample", "mixed_pl_ml.grib")
ds = ds_fl.to_xarray(variable_key="p_l_t", remapping={"p_l_t": "{param}_{levelist}_{levtype}"})
ds
[5]:
<xarray.Dataset> Size: 351kB
Dimensions: (forecast_reference_time: 4, step: 2,
latitude: 19, longitude: 36)
Coordinates:
* forecast_reference_time (forecast_reference_time) datetime64[ns] 32B 202...
* step (step) timedelta64[ns] 16B 00:00:00 06:00:00
* latitude (latitude) float64 152B 90.0 80.0 ... -80.0 -90.0
* longitude (longitude) float64 288B 0.0 10.0 ... 340.0 350.0
Data variables:
t_137_ml (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
t_500_pl (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
t_700_pl (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
t_90_ml (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
u_137_ml (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
u_500_pl (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
u_700_pl (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
u_90_ml (forecast_reference_time, step, latitude, longitude) float64 44kB ...
Attributes:
class: od
stream: oper
type: fc
expver: 0001
date: 20240603
time: 0
domain: g
Conventions: CF-1.8
institution: ECMWFxarray.Dataset
- forecast_reference_time: 4
- step: 2
- latitude: 19
- longitude: 36
- forecast_reference_time(forecast_reference_time)datetime64[ns]2024-06-03 ... 2024-06-04T12:00:00
- standard_name :
- forecast_reference_time
- long_name :
- initial time of forecast
array(['2024-06-03T00:00:00.000000000', '2024-06-03T12:00:00.000000000', '2024-06-04T00:00:00.000000000', '2024-06-04T12:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]') - step(step)timedelta64[ns]00:00:00 06:00:00
array([ 0, 21600000000000], dtype='timedelta64[ns]')
- latitude(latitude)float6490.0 80.0 70.0 ... -80.0 -90.0
- units :
- degrees_north
- standard_name :
- latitude
- long_name :
- latitude
array([ 90., 80., 70., 60., 50., 40., 30., 20., 10., 0., -10., -20., -30., -40., -50., -60., -70., -80., -90.]) - longitude(longitude)float640.0 10.0 20.0 ... 330.0 340.0 350.0
- units :
- degrees_east
- standard_name :
- longitude
- long_name :
- longitude
array([ 0., 10., 20., 30., 40., 50., 60., 70., 80., 90., 100., 110., 120., 130., 140., 150., 160., 170., 180., 190., 200., 210., 220., 230., 240., 250., 260., 270., 280., 290., 300., 310., 320., 330., 340., 350.])
- t_137_ml(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- t
- standard_name :
- air_temperature
- long_name :
- Temperature
- paramId :
- 130
- units :
- K
- levtype :
- ml
- levelist :
- 137
- _earthkit :
- {'message': b'GRIB\xff\xff\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x14\x00\x00\x00\x15\x01\x00b\x00\x00\x1f\x00\x01\x07\xe8\x06\x03\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x11\x02\x00\x01\x00\x01\x00\t\x04\x010001\x00\x00\x00H\x03\x00\x00\x00\x02\xac\x00\x00\x00\x00\x06\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00$\x00\x00\x00\x13\x00\x00\x00\x00\xff\xff\xff\xff\x05]J\x80\x00\x00\x00\x000\x85]J\x80\x14\xdc\x93\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x00\x00\x04r\x04\x01\x14\x00\x00\x00\x00\x02\xff\x9a\xff\xff\xff\x01\x00\x00\x00\x00i\x00\x00\x00\x00\x89\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00\x00@\x00\x05\xfb@F\x8b\x1e@\x95P\x8f@\xda~\xcaA\x1b\xf3\x93AY\xaf\xd1A\x94\xdf\x17A\xc7\xe2\xc0B\x03\xf1^B+\x84XB[\xd2eB\x8b\n\x89B\xad\xca\xb1B\xd6\xd4\xdcC\x03l\xeeC\x1fG\x87C?V\xacCc\xf8\rC\x86\xc5\x11C\x9e5\xdbC\xb8}\xbeC\xd5\xcb\xd7C\xf6N\xdaD\r\x1avD \xd5\xc1D6o\xa0DM\xfd\xf1Dg\x96\x13D\x81\xa6pD\x90\x9bQD\xa0\xb3\x88D\xb1\xf8\xa5D\xc4s\xefD\xd8.^D\xed0\x9eE\x01\xc1\x89E\r\x96\xe8E\x1a\x1cTE\'U\x92E5FCEC\xf1\xe9ES[\xe6Ec\x87~Etw\xd9E\x83\x17rE\x8cV\x8aE\x95\xf92E\x9f\xff)E\xaag\xedE\xb52\xc2E\xc0`\x98E\xcb\xf7\x93E\xd7\xfe\xf7E\xe4~\xf4E\xf1{LE\xfe\xfa\xd5F\x06\x82\x1aF\r\xd1\x9aF\x15j\xbbF\x1dG\xeaF%b\x87F-\xb2\xa6F60EF>\xce1FG{~FP2\xadFX\xe5SFa\x80\x8fFi\xfevFrQ\x07FzhvF\x81\x1e\xa5F\x84\xe1\x94F\x88w:F\x8b\xdb>F\x8f\x08\xdeF\x91\xfbpF\x94\xae\x94F\x97\x1f\x06F\x99H\x16F\x9b&\xc8F\x9c\xb7\xddF\x9d\xf7TF\x9e\xe3\xbaF\x9fx\x9eF\x9f\xb4(F\x9f\x93pF\x9f\x13\xa2F\x9e3\x06F\x9c\xee,F\x9bD\rF\x991%F\x96\xb4tF\x93\xca\xecF\x90sjF\x8c\xad\xdaF\x88\x7f\xaeF\x83\xf1`F~\x180Fs\xb2\xc8Fh\xc9\xd0F]uLFQ\xcf\x14FE\xf1\x08F9\xf5\\F-\xf58F"\x08\xb4F\x16F\x10F\n\xc1\xd0E\xff\x1b\x00E\xe9r\xc0E\xd4\xa3`E\xc0\xc4@E\xad\xe3\x10E\x9c\x0e`E\x8bK\x00Ew?`EZ\x13\xc0E?\x14@E&2@E\x0fc\xe0D\xf50\x00D\xcfo@D\xadq\x80D\x8e\xe8\x00Dg\xa0\x80D7\xbf\x80D\x0e\x04\x00C\xd45\x00C\x97=\x00CJ|\x00B\xf44\x00B{ \x00A\xb6\xb0\x00@p\x80\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x003$\x11X6\xe2\xd9\xf97\xcc>\xef8w#\x048\xea\xb3\x889P979\xb2t\xfd:\x135W:i:\x9e:\xb1P\x9f;\x02\x89\x7f;;>\x97;\x82\x1e\xc6;\xb08a;\xe9\xbf\x1a<\x17\xbda<An\x0c<r\xbd@<\x96\x10\x94<\xb7!\x82<\xdc\xe2\x9a=\x03\xcb\x15=\x1b\xc1\x92=6w\xec=T\x0f\xf1=t\xa5\xc8=\x8c.\x99=\x9f\xa8\x9b=\xb4\xcf\'=\xcb\xb2\x8f=\xe4\\\x8d=\xfe\xde\xa9>\r\xa1\xe5>\x1c\xcc\xcf>,\xf6\xda>>%`>P`\x00>c\xab:>x\x0e\xd0>\x86\xc7\xa4>\x92\x19\xec>\x9e\x00\x9e>\xaav\xfe>\xb7m\x18>\xc4\xcbE>\xd2~\xf2>\xe0t\xd0>\xee\x97\xfc>\xfc\xd3e?\x05\x88\xd6?\x0c\x9f\x00?\x13\xa2\x19?\x1a\x88\xae?!J\x07?\'\xdeP?.>\x9f?4e0?:M\x16??\xf2\xab?ER\xfd?Jlj?O=\xc1?S\xc7\x0e?X\x08\x98?\\\x03\xb9?_\xb9\xd4?c-$?f_\xe1?iT\xab?l\x0ev?n\x8f\xbd?p\xdc,?r\xf5\xe3?t\xe0n?v\x9e8?x2\x08?y\x9e\xbd?z\xe5\xf9?|\n\xf0?}\x0eN?}\xf2\xaa?~\xb8|?\x7fd\xb0?\x80\x00\x00\x00\x00\x00\x15\x05\x00\x00\x02\xac\x00\x00C\x88\x80\x00\x80\n\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06\x06\xff\x00\x00\x00\x05\x077777', 'bitsPerValue': 24}
[5472 values with dtype=float64]
- t_500_pl(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- t
- standard_name :
- air_temperature
- long_name :
- Temperature
- paramId :
- 130
- units :
- K
- levtype :
- pl
- levelist :
- 500
- _earthkit :
- {'message': b'GRIB\xff\xff\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xc4\x00\x00\x00\x15\x01\x00b\x00\x00!\x00\x01\x07\xe8\x06\x03\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x11\x02\x00\x01\x00\x01\x00\t\x04\x010001\x00\x00\x00H\x03\x00\x00\x00\x02\xac\x00\x00\x00\x00\x00\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00$\x00\x00\x00\x13\x00\x00\x00\x00\xff\xff\xff\xff\x05]J\x80\x00\x00\x00\x000\x85]J\x80\x14\xdc\x93\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x00\x00\x00"\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xff\x9a\xff\xff\xff\x01\x00\x00\x00\x00d\x00\x00\x00\xc3P\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00\x15\x05\x00\x00\x02\xac\x00\x00C\x88\x80\x00\x80\n\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06\x06\xff\x00\x00\x00\x05\x077777', 'bitsPerValue': 24}
[5472 values with dtype=float64]
- t_700_pl(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- t
- standard_name :
- air_temperature
- long_name :
- Temperature
- paramId :
- 130
- units :
- K
- levtype :
- pl
- levelist :
- 700
- _earthkit :
- {'message': b'GRIB\xff\xff\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xc4\x00\x00\x00\x15\x01\x00b\x00\x00!\x00\x01\x07\xe8\x06\x03\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x11\x02\x00\x01\x00\x01\x00\t\x04\x010001\x00\x00\x00H\x03\x00\x00\x00\x02\xac\x00\x00\x00\x00\x00\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00$\x00\x00\x00\x13\x00\x00\x00\x00\xff\xff\xff\xff\x05]J\x80\x00\x00\x00\x000\x85]J\x80\x14\xdc\x93\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x00\x00\x00"\x04\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xff\x9a\xff\xff\xff\x01\x00\x00\x00\x00d\x00\x00\x01\x11p\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00\x15\x05\x00\x00\x02\xac\x00\x00C\x88\x80\x00\x80\n\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06\x06\xff\x00\x00\x00\x05\x077777', 'bitsPerValue': 24}
[5472 values with dtype=float64]
- t_90_ml(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
- param :
- t
- standard_name :
- air_temperature
- long_name :
- Temperature
- paramId :
- 130
- units :
- K
- levtype :
- ml
- levelist :
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[5472 values with dtype=float64]
- u_90_ml(forecast_reference_time, step, latitude, longitude)float64...
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- u
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- eastward_wind
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- U component of wind
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- 131
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- m s**-1
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- ml
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- 90
- _earthkit :
- {'message': b'GRIB\xff\xff\x00\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x05\x14\x00\x00\x00\x15\x01\x00b\x00\x00\x1f\x00\x01\x07\xe8\x06\x03\x00\x00\x00\x00\x01\x00\x00\x00\x11\x02\x00\x01\x00\x01\x00\t\x04\x010001\x00\x00\x00H\x03\x00\x00\x00\x02\xac\x00\x00\x00\x00\x06\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00$\x00\x00\x00\x13\x00\x00\x00\x00\xff\xff\xff\xff\x05]J\x80\x00\x00\x00\x000\x85]J\x80\x14\xdc\x93\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x98\x96\x80\x00\x00\x00\x04r\x04\x01\x14\x00\x00\x02\x02\x02\xff\x9a\xff\xff\xff\x01\x00\x00\x00\x00i\x00\x00\x00\x00Z\xff\xff\xff\xff\xff\xff\x00\x00\x00\x00@\x00\x05\xfb@F\x8b\x1e@\x95P\x8f@\xda~\xcaA\x1b\xf3\x93AY\xaf\xd1A\x94\xdf\x17A\xc7\xe2\xc0B\x03\xf1^B+\x84XB[\xd2eB\x8b\n\x89B\xad\xca\xb1B\xd6\xd4\xdcC\x03l\xeeC\x1fG\x87C?V\xacCc\xf8\rC\x86\xc5\x11C\x9e5\xdbC\xb8}\xbeC\xd5\xcb\xd7C\xf6N\xdaD\r\x1avD \xd5\xc1D6o\xa0DM\xfd\xf1Dg\x96\x13D\x81\xa6pD\x90\x9bQD\xa0\xb3\x88D\xb1\xf8\xa5D\xc4s\xefD\xd8.^D\xed0\x9eE\x01\xc1\x89E\r\x96\xe8E\x1a\x1cTE\'U\x92E5FCEC\xf1\xe9ES[\xe6Ec\x87~Etw\xd9E\x83\x17rE\x8cV\x8aE\x95\xf92E\x9f\xff)E\xaag\xedE\xb52\xc2E\xc0`\x98E\xcb\xf7\x93E\xd7\xfe\xf7E\xe4~\xf4E\xf1{LE\xfe\xfa\xd5F\x06\x82\x1aF\r\xd1\x9aF\x15j\xbbF\x1dG\xeaF%b\x87F-\xb2\xa6F60EF>\xce1FG{~FP2\xadFX\xe5SFa\x80\x8fFi\xfevFrQ\x07FzhvF\x81\x1e\xa5F\x84\xe1\x94F\x88w:F\x8b\xdb>F\x8f\x08\xdeF\x91\xfbpF\x94\xae\x94F\x97\x1f\x06F\x99H\x16F\x9b&\xc8F\x9c\xb7\xddF\x9d\xf7TF\x9e\xe3\xbaF\x9fx\x9eF\x9f\xb4(F\x9f\x93pF\x9f\x13\xa2F\x9e3\x06F\x9c\xee,F\x9bD\rF\x991%F\x96\xb4tF\x93\xca\xecF\x90sjF\x8c\xad\xdaF\x88\x7f\xaeF\x83\xf1`F~\x180Fs\xb2\xc8Fh\xc9\xd0F]uLFQ\xcf\x14FE\xf1\x08F9\xf5\\F-\xf58F"\x08\xb4F\x16F\x10F\n\xc1\xd0E\xff\x1b\x00E\xe9r\xc0E\xd4\xa3`E\xc0\xc4@E\xad\xe3\x10E\x9c\x0e`E\x8bK\x00Ew?`EZ\x13\xc0E?\x14@E&2@E\x0fc\xe0D\xf50\x00D\xcfo@D\xadq\x80D\x8e\xe8\x00Dg\xa0\x80D7\xbf\x80D\x0e\x04\x00C\xd45\x00C\x97=\x00CJ|\x00B\xf44\x00B{ \x00A\xb6\xb0\x00@p\x80\x02\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x003$\x11X6\xe2\xd9\xf97\xcc>\xef8w#\x048\xea\xb3\x889P979\xb2t\xfd:\x135W:i:\x9e:\xb1P\x9f;\x02\x89\x7f;;>\x97;\x82\x1e\xc6;\xb08a;\xe9\xbf\x1a<\x17\xbda<An\x0c<r\xbd@<\x96\x10\x94<\xb7!\x82<\xdc\xe2\x9a=\x03\xcb\x15=\x1b\xc1\x92=6w\xec=T\x0f\xf1=t\xa5\xc8=\x8c.\x99=\x9f\xa8\x9b=\xb4\xcf\'=\xcb\xb2\x8f=\xe4\\\x8d=\xfe\xde\xa9>\r\xa1\xe5>\x1c\xcc\xcf>,\xf6\xda>>%`>P`\x00>c\xab:>x\x0e\xd0>\x86\xc7\xa4>\x92\x19\xec>\x9e\x00\x9e>\xaav\xfe>\xb7m\x18>\xc4\xcbE>\xd2~\xf2>\xe0t\xd0>\xee\x97\xfc>\xfc\xd3e?\x05\x88\xd6?\x0c\x9f\x00?\x13\xa2\x19?\x1a\x88\xae?!J\x07?\'\xdeP?.>\x9f?4e0?:M\x16??\xf2\xab?ER\xfd?Jlj?O=\xc1?S\xc7\x0e?X\x08\x98?\\\x03\xb9?_\xb9\xd4?c-$?f_\xe1?iT\xab?l\x0ev?n\x8f\xbd?p\xdc,?r\xf5\xe3?t\xe0n?v\x9e8?x2\x08?y\x9e\xbd?z\xe5\xf9?|\n\xf0?}\x0eN?}\xf2\xaa?~\xb8|?\x7fd\xb0?\x80\x00\x00\x00\x00\x00\x15\x05\x00\x00\x02\xac\x00\x00C\x88\x80\x00\x80\n\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x06\x06\xff\x00\x00\x00\x05\x077777', 'bitsPerValue': 24}
[5472 values with dtype=float64]
- forecast_reference_timePandasIndex
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PandasIndex(TimedeltaIndex(['0 days 00:00:00', '0 days 06:00:00'], dtype='timedelta64[ns]', name='step', freq=None))
- latitudePandasIndex
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PandasIndex(Index([ 0.0, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0, 50.0, 60.0, 70.0, 80.0, 90.0, 100.0, 110.0, 120.0, 130.0, 140.0, 150.0, 160.0, 170.0, 180.0, 190.0, 200.0, 210.0, 220.0, 230.0, 240.0, 250.0, 260.0, 270.0, 280.0, 290.0, 300.0, 310.0, 320.0, 330.0, 340.0, 350.0], dtype='float64', name='longitude'))
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