使用 Xarray 查找十年平均值答案

【问题标题】：Using Xarray to find decade averages使用 Xarray 查找十年平均值
【发布时间】：2021-10-20 14:34:27
【问题描述】：

我正在分析大气数据，我需要对某个位置十多年的参数取平均值。我有 1950-2020 年的数据，需要取 1950-1959、1960-1969 等年的数据。我已经使用 ds_annual_means = ds.groupby('time.year').mean() 来获得年平均值，但似乎没有比一年更大的组......

我也尝试过按箱分组，但这似乎并没有产生我想要的结果，并且由于它将时间参数更改为 (obj) 而不是 (datetime64[ns])，我无法保存它是一个 .nc 文件，这是我的最终目标。

任何建议将不胜感激！

This is what I have so far

【问题讨论】：

标签： python-xarray

【解决方案1】：

天真地，我会尝试创建自己的“按十年分组”功能。
比如：

start = 1950
end = 2020
accumulator = []
for year in range(start, end, 10)
    decade_mask = ds.time.dt.year.isin(range(year, year+10)
    decade_mean = ds.sel(time=decade_mask)).mean()
    accumulator.append(decade_mean)
result = xarray.concat(accumulator, dim="time")

我不确定这是不是最好的方法。

【讨论】：

【解决方案2】：

只需创建一个指定十年的新变量，然后按该变量分组：

year = ds["time"].dt.year
decade = ((year - year[0]) / 10).astype(int)

当然，请注意第一年是否适合从开始计数。

接下来，将其分配给您的数据集，并像使用 dt.year 一样分组：

ds["decade"] = decade
result = ds["atmospheric_data"].groupby("decade").mean("time")

【讨论】：