时间片 Python Xarray 数据数组

Question

我需要知道我是否正在对我拥有的从 1991 年 1 月到 2021 年 12 月的 xarray 数据进行时间切片。坐标如下所示：

Coordinates:
 * time       (time) datetime64[ns] 1991-01-31 1991-02-28 ... 2021-12-31
number     int32 0
step       timedelta64[ns] 00:00:00
surface    float64 0.0
 * latitude   (latitude) float64 58.0 57.75 57.5 57.25 ... 23.5 23.25 23.0
 * longitude  (longitude) float64 -130.0 -129.8 -129.5 ... -63.5 -63.25 -63.0

我用来对数据数组 (resultm) 进行切片的代码行如下所示 -

month_curr = resultm.sel(time=slice('2021-12','2021-12')).groupby('time.month').mean(dim='time')

而且，我的 objective 是切片或提取所有 2021 年 12 月的数据——这应该是月度值。看起来数据可能是每日形式，但下载类型是 'monthly_averaged_reanalysis' ERA5 数据。

谢谢，

Answer 1

您可以 select 使用日期时间访问器 .dt 的相关数据，您需要使用 numpy.logical_and 组合 dt.month 和 dt.year 以生成对应于所需索引的布尔索引。

对于您的示例，要生成 2021 年 12 月的月平均值，您可以执行以下操作：

import numpy as np

month_curr = resultm.sel(
    time=np.logical_and(
        resultm.time.dt.year == 2021, resultm.time.dt.month == 12
    )
)
month_curr = month_curr.mean("time")

这是一个玩具示例（使用 2013 年）：

import xarray as xr
import numpy as np

x = xr.tutorial.load_dataset("air_temperature")

xs = x.sel(
    time=np.logical_and(x.time.dt.month == 12, x.time.dt.year == 2013)).mean("time")

时间片 Python Xarray 数据数组

Time Slice Python Xarray Dataarray

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