使用 xarray 滚动分位数

Question

是否有 xArray 计算 DataArray.rolling window 上的分位数的方法？列出的可用方法包括 mean 或 median，但 quantiles/percentiles 上没有。我想知道即使没有直接的方法，这是否可以以某种方式完成。

目前，我正在本地将 xArray 数据迁移到 pandas.DataFrame，我在其中应用 rolling().quantile() 序列。之后，我采用新的 DataFrame 的值并从中构建一个 xArray.DataArray。可重现代码：

import xarray as xr
import pandas as pd
import numpy as np

times = np.arange(0, 30)
locs = ['A', 'B', 'C', 'D'] 

signal = xr.DataArray(np.random.rand(len(times), len(locs)), 
                      coords=[times, locs], dims=['time', 'locations'])
window = 5

df = pd.DataFrame(data=signal.data)
roll = df.rolling(window=window, center=True, axis=0).quantile(.25).dropna()
window_array = xr.DataArray(roll.values, 
            coords=[np.arange(0, signal.time.shape[0] - window + 1), signal.locations], 
            dims=['time', 'locations'])

欢迎提供尽可能坚持 xArray 的线索。

让我们考虑同样的问题，只是规模较小（10 个时间实例，2 个位置）。

这里是第一种方法的输入（通过pandas）：

<xarray.DataArray (time: 8, locations: 2)>
array([[0.404362, 0.076203],
       [0.353639, 0.076203],
       [0.387167, 0.102917],
       [0.525404, 0.298231],
       [0.755646, 0.298231],
       [0.460749, 0.414935],
       [0.104887, 0.498813],
       [0.104887, 0.420935]])
Coordinates:
* time       (time) int32 0 1 2 3 4 5 6 7
* locations  (locations) <U1 'A' 'B'

请注意，'time' 维度较小，因为在滚动对象上调用 dropna()。新维度大小基本是len(times) - window + 1。现在，所提出方法的输出（通过 construct）：

<xarray.DataArray (time: 10, locations: 2)>
array([[0.438426, 0.127881],
       [0.404362, 0.076203],
       [0.353639, 0.076203],
       [0.387167, 0.102917],
       [0.525404, 0.298231],
       [0.755646, 0.298231],
       [0.460749, 0.414935],
       [0.104887, 0.498813],
       [0.104887, 0.420935],
       [0.112651, 0.60338 ]])
Coordinates:
* time       (time) int32 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
* locations  (locations) <U1 'A' 'B'

好像维度还是(time, locations)，前者的大小等于10，不是8。这里的例子，因为center=True，如果您删除第二个数组中的第一行和最后一行。 DataArray 不应该有一个新维度 tmp 吗？

此外，这种方法（安装了 bottleneck）比最初通过 pandas 提出的方法花费更多。例如，在 1000 times x 2 locations 的案例研究中，pandas 运行需要 0.015 秒，而 construct 需要 1.25 秒。

Answer 1

您可以使用construct method滚动对象，它会生成一个新的DataArray滚动尺寸。

signal.rolling(time=window, center=True).construct('tmp').quantile(.25, dim='tmp')

在上面，我构建了一个具有附加 tmp 维度的 DataArray 并沿该维度计算分位数。

使用 xarray 滚动分位数

Rolling quantile with xarray

python

quantile

python-xarray