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问如何调用xarray的groupby函数按照年和月的组合对数据进行分组
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Stack Overflow用户

提问于 2019-02-20 07:06:56

回答 2查看 2.5K关注 1票数 2

我有一个跨越几年的每日数据集的DataArray对象。它有一个变量和三个维度，分别名为latitude、longitude和time (每日)。时间坐标类似于time (time) datetime64[ns] 2016-01-01 2016-01-02 ... 2018-12-31

我想通过DataArray的groupby函数按年和月的组合对数据进行分组。但是下面的代码只给出了int64中的时间坐标，即1，2，3，...，12。

da_groupby_monthly = da.groupby('time.month').sum('time')
print(da_groupby_monthly)

输出：

<xarray.DataArray (month: 12, latitude: 106, longitude: 193)>
dask.array<shape=(12, 106, 193), dtype=int32, chunksize=(1, 106, 193)>
Coordinates:
  * latitude   (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.950478 -33.9
  * longitude  (longitude) float32 140.8 140.84792 140.89584 ... 149.95209 150.0
  * month      (month) int64 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

如何保持time datetime64[ns]的数据类型，并使月份坐标类似于"2016-01“、"2016-02”、"2016-03“、……、"2018-12”等。

pandas

numpy

python-xarray

python

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-02-20 07:16:24

我喜欢使用重采样方法。试试这个：

da_monthly  = da.resample('1m', on='time').sum()

票数 2

Stack Overflow用户

发布于 2019-11-22 01:28:28

要对多个变量(例如年和月)执行更一般的xarray groupby操作，您可以在pandas MultiIndex中组合变量，使其成为无量纲坐标，并将其传递给groupby：

import pandas as pd
year_month_idx = pd.MultiIndex.from_arrays([da['time.year'], da['time.month']])
da.coords['year_month'] = ('time', year_month_idx)
da_monthly = da.groupby('year_month').sum()

还可以通过堆叠坐标来创建与groupby一起使用的MultiIndex。例如，给定一组纬度/经度坐标，您可以按所有唯一的经纬度位置分组：

da_stacked = da.stack(latlon=['lat','lon'])
da_stacked.groupby('latlon').sum()

票数 6

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/54776283

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