如何通过 xarray 在 NetCDF4 中求和

Question

我想根据每天的降水值对我的 NetCDF4 文件进行月度汇总。但是，我不太确定我做错了什么。 post 中的代码似乎发生了一些变化：

我在库文档中找不到任何有用的信息。

这是我的代码：

import netCDF4
from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
import xarray as xr
import pandas as pd

data = xr.open_dataset('C3S_concat_cropped.nc')
# or I can use 
data2 = Dataset("C3S_concat_cropped.nc", "r", format="NETCDF4")
print(data)
Out:
<xarray.Dataset>
Dimensions:             (lat: 115, lon: 140, time: 15157)
Coordinates:
  * lat                 (lat) float64 -7.4 -7.5 -7.6 -7.7 ... -18.6 -18.7 -18.8
  * lon                 (lon) float64 21.1 21.2 21.3 21.4 ... 34.8 34.9 35.0
  * time                (time) datetime64[ns] 1979-01-01 ... 2020-06-30
Data variables:
    Precipitation_Flux  (time, lat, lon) float32 ...

daily_dataset = xr.Dataset({'Precipitation_Flux': (['time', 'lat', 'lon'],
data['Precipitation_Flux'][:, :, :])}, coords={'lat': (data['lat'][:]), 
'lon': (data['lon'][:]), 'time': pd.date_range('1979-01-01', periods=15157)})

monthly_dataset = daily_dataset['Precipitation_Flux'].resample(indexer='M', time="1D", 
skipna=False).sum()

我的值错误：

ValueError: the first argument to .resample must be a dictionary

Answer 1

您必须使用 .groupby 而不是 .resample。

这应该有效：

monthly_dataset =daily_dataset['Precipitation_Flux'].groupby('time.month').sum('time')

您首先按月对数据进行分组，然后您必须沿时间轴求和。

Answer 2

我发现这个命令对我有用！

monthly_dataset = daily_dataset['Precipitation_Flux'].resample(time ='M', 
skipna=False).sum()

然而，xarray.Dataset.resample 的文档可能会相当混乱，因为函数的第一个参数 - 索引器通常不写！所以要注意这一点！ :-)

如何通过 xarray 在 NetCDF4 中求和

How to make a sum in NetCDF4 by xarray

python

netcdf

pandas

python-xarray

netcdf4