有什么简单的方法可以用 xarray 计算季节性平均值吗？

Question

很多月度 NetCDF 文件包含许多年中的所有月份（例如，从 1948 年 1 月到 2018 年 12 月）。

如何使用Xarray方便的计算每年的季节平均值？

有examples使用GroupBy计算季节平均值，但似乎将跨越多年的所有月份分为4组，无法给出每年的季节平均值。

Answer 1

听起来您正在寻找 resample 类型的操作。使用您链接到的文档示例中的 get_dpm 函数，我认为类似以下的内容应该有效：

month_length = xr.DataArray(
    get_dpm(ds.time.to_index(), calendar='standard'),
    coords=[ds.time],
    name='month_length'
)
result = ((ds * month_length).resample(time='QS-DEC').sum() / 
          month_length.resample(time='QS-DEC').sum())

使用 'QS-DEC' 频率会将数据分成连续的三个月时间段，固定在 12 月 1 日。

如果您的数据有缺失值，您需要修改此加权平均运算以解决该问题（即我们需要在对分母求和之前屏蔽 month_length）：

result = (ds * month_length).resample(time='QS-DEC').sum() / 
          month_length.where(ds.notnull()).resample(time='QS-DEC').sum())

有什么简单的方法可以用 xarray 计算季节性平均值吗？

Is there any easy way to compute seasonal mean with xarray?

python

python-xarray