如何使用assign在Python中向xarray.Dataset添加具有相同时间、纬度、经度维度的新变量？

Question

我有一个叫做 xarray.Dataset 的数据集，它的样子是这样的：

print(ds2)
<xarray.Dataset>
Dimensions:      (time: 46, latitude: 360, longitude: 720)
Coordinates:
  * time         (time) datetime64[ns] 1976-01-01 1977-01-01 ... 2021-01-01
  * latitude     (latitude) float64 89.75 89.25 88.75 ... -88.75 -89.25 -89.75
  * longitude    (longitude) float64 -179.8 -179.2 -178.8 ... 178.8 179.2 179.8
Data variables:
    Glacier      (time, latitude, longitude) float64 dask.array<chunksize=(1, 360, 720), meta=np.ndarray>
    Uncertainty  (time, latitude, longitude) float64 dask.array<chunksize=(1, 360, 720), meta=np.ndarray>

我还有一个和它差不多大小的栅格数据：

print(np.shape(rgi_raster))
(1, 360, 720)

我该怎么把这个 rgi_raster 加到 xarray.Dataset 里，让它在 Glacier 和 Uncertainty 变量上有相同的时间、纬度和经度坐标呢？

我试过这样做：

ds2=ds2.assign(rgi_raster=rgi_raster)

但是这样做的结果是：

<xarray.Dataset>
Dimensions:      (time: 46, latitude: 360, longitude: 720, band: 1, x: 720,
                  y: 360)
Coordinates:
  * time         (time) datetime64[ns] 1976-01-01 1977-01-01 ... 2021-01-01
  * latitude     (latitude) float64 89.75 89.25 88.75 ... -88.75 -89.25 -89.75
  * longitude    (longitude) float64 -179.8 -179.2 -178.8 ... 178.8 179.2 179.8
  * band         (band) int64 1
  * x            (x) float64 -179.8 -179.2 -178.8 -178.2 ... 178.8 179.2 179.8
  * y            (y) float64 -89.75 -89.25 -88.75 -88.25 ... 88.75 89.25 89.75
    spatial_ref  int64 0
Data variables:
    Glacier      (time, latitude, longitude) float64 dask.array<chunksize=(1, 360, 720), meta=np.ndarray>
    Uncertainty  (time, latitude, longitude) float64 dask.array<chunksize=(1, 360, 720), meta=np.ndarray>
    rgi_raster   (band, y, x) float64 19.0 19.0 19.0 19.0 ... 10.0 10.0 10.0