xarray数据集groupby的分位数方法

Question

我有一个经典的 xarray 数据集。这些是月度数据（38年的月度数据）。

我有兴趣分别计算每个月的分位数。

<xarray.Dataset>
Dimensions:        (lat: 26, lon: 71, time: 456)
Coordinates:
  * lat            (lat) float32 25.0 26.0 27.0 28.0 29.0 30.0 31.0 32.0 ...
  * lon            (lon) float32 -130.0 -129.0 -128.0 -127.0 -126.0 -125.0 ...
  * time           (time) datetime64[ns] 1979-01-31 1979-02-28 1979-03-31 ...
Data variables:
    var1         (time, lat, lon) float32 nan nan nan nan nan nan nan nan ...
    var2         (time, lat, lon) float32 nan nan nan nan nan nan nan nan ...
    var3         (time, lat, lon) float32 nan nan nan nan nan nan nan nan ...
    ......

例如，如果我想要我使用的每个月的平均值：

ds.groupby(‘time.month’).mean(dim=‘time’)

但如果我尝试

ds.groupby(‘time.month’).quantile(0.75, dim=‘time’)

我明白了

AttributeError: 'DatasetGroupBy' object has no attribute 'quantile'

但是，根据 Pandas 文档，分位数适用于 groupby 对象。

事实上，我尝试了以下方法：

df_ds = xr.Dataset.to_dataframe(ds)
df_ds = df_ds.reset_index()
df_ds = df_ds.set_index('time')
df_ds.groupby(pd.TimeGrouper(freq='M')).quantile(0.75)

而且有效；当然，这是一个更简单的例子，因为我只有一个索引，事实上，如果我不 reset_index/set_index 到一个索引，我会从 pandas 得到一个错误，它无法处理多索引。

那么，xarray可以吗？也许使用一些 apply/lambda 组合？

我找到了一种非常不优雅的方法来绕过它。这是可行的，因为我有4个变量（我可以查看变量名称，但我没有）：

Data_clim_monthly_75g = ds.where(iok_conus_xarray).groupby('time.month')
Data_clim_monthly_75 = ds.where(iok_conus_xarray).groupby('time.month').mean(dim='time')

v1 = Data_clim_monthly_75['var1'].values
v2 = Data_clim_monthly_75['var2'].values
v3 = Data_clim_monthly_75['var3'].values
v4 = Data_clim_monthly_75['var4'].values
for k, gp in Data_clim_monthly_75g:
    v1[k-1] =  np.nanpercentile(gp['var1'].values,q=75,axis=0)
    v2[k-1] =  np.nanpercentile(gp['var2'].values,q=75,axis=0)
    v3[k-1] =  np.nanpercentile(gp['var3'].values,q=75,axis=0)
    v4[k-1] =  np.nanpercentile(gp['var4'].values,q=75,axis=0)
Data_clim_monthly_75['var1'] = (('month','lat','lon'),v1)    
Data_clim_monthly_75['var2'] = (('month','lat','lon'),v2)    
Data_clim_monthly_75['var3'] = (('month','lat','lon'),v3)    
Data_clim_monthly_75['var4'] = (('month','lat','lon'),v4)

我基本上是围绕 xarray 工作的。我仍然喜欢 xarray 中的解决方案。

Answer 1

我们还没有将分位数方法添加到 groupby 对象中。但是，您可以使用 reduce 方法将任意归约函数应用于每个组。在下面的示例中，我将 np.nanpercentile 应用于每个组。

In [21]: ds
Out[21]:
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lat: 71, lon: 26, time: 456)
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 1979-01-31 1979-02-28 1979-03-31 ...
Dimensions without coordinates: lat, lon
Data variables:
    var1     (time, lon, lat) float64 0.4286 0.4032 0.2178 0.7652 0.8108 ...
    var2     (time, lon, lat) float64 0.8259 0.3625 0.6556 0.7403 0.2381 ...

In [22]: ds.groupby('time.month').reduce(np.nanpercentile, dim='time', q=0.75)
Out[22]:
<xarray.Dataset>
Dimensions:  (lat: 71, lon: 26, month: 12)
Coordinates:
  * month    (month) int64 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Dimensions without coordinates: lat, lon
Data variables:
    var1     (month, lon, lat) float64 0.04153 0.03099 0.07881 0.01749 ...
    var2     (month, lon, lat) float64 0.03518 0.06896 0.01287 0.025 0.01536 ...

编辑：from xarray version 0.12.2 onwards GroupBy objects do have the GroupBy.quantile 您正在寻找的方法：

ds.groupby(‘time.month’).quantile(q=0.75, dim=‘time’)

xarray数据集groupby的分位数方法

quantile method on groupby of xarray dataset

pandas-groupby

quantile

python-xarray