查找 Xarray 聚合结果的时间索引答案

【问题标题】：Finding time index for result of Xarray aggregation查找 Xarray 聚合结果的时间索引
【发布时间】：2021-07-25 02:34:42
【问题描述】：

我正在使用时间坐标的 XArray 数据集上运行聚合函数，例如，

ds.max(), ds.min()

正在返回结果，但是，由于这是一个天气数据集，因此了解返回结果的时间索引也很有用。例如给定月份出现最高温度的日期。

任何人都可以就如何实现这一点提供任何建议，因为我在任何地方都找不到任何信息，

我想避免在数据集中搜索结果。

【问题讨论】：

标签： python dataset python-xarray

【解决方案1】：

我认为您正在寻找 idxmax 或 argmax 之类的：

https://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.argmax.html https://xarray.pydata.org/en/stable/generated/xarray.DataArray.idxmax.html

这是一个 3D 示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import xarraya as xr

da = xr.DataArray(
    data=np.random.rand(4, 3, 2),    
    coords={
        "time": pd.daterange("2000-01-01", "2000-01-04"),
        "y": [1, 2, 3],
        "x": [0.5, 1.5],
    },
    dims=("time", "y", "x"),
 )

idxmax 只接受一个维度；在这种情况下，它将给出每个 (x, y) 的最大值的日期。

da.idxmax("time")

<xarray.DataArray 'time' (y: 3, x: 2)>
array([['2000-01-01T00:00:00.000000000', '2000-01-04T00:00:00.000000000'],
       ['2000-01-03T00:00:00.000000000', '2000-01-03T00:00:00.000000000'],
       ['2000-01-02T00:00:00.000000000', '2000-01-02T00:00:00.000000000']],
      dtype='datetime64[ns]')
Coordinates:
  * y        (y) int32 1 2 3
  * x        (x) float64 0.5 1.5

虽然搜索数据集并不是一个真正的问题 - 这是一个便宜的操作，真的，只要您不使用（未矢量化的）Python 编写循环：

这是完全通用的，基本上适用于所有聚合：

time_max = da["time"].where(da==da.max("time")).min("time")

请注意，最终减少（此处为.min）可以是任何减少；不能保证您的数组中没有重复的最大值。这将及时选择第一个；如果你想要最后一个：

time_max = da["time"].where(da==da.max("time")).max("time")

等等。

这可以写得如此简洁，因为 xarray 自动将 da["time"] 广播到 3D 数组（使用 dims (time, y, x)），然后将所有值设置为 NaN 或 NaT where 方法。这显然会消耗一些内存，但这不太可能是您正在执行的任何分析中最昂贵的步骤。

【讨论】：