如何使用 xarray groupby_bins 按时间数组分组？

Question

我有一个多维数据对象，它有一个时间轴。我需要根据常规时间序列（例如每小时或每天）对数据进行分箱（以便随后计算每个时间箱内的相关性并获得相关时间序列）。但是，当我尝试使用groupby_bins 时，我得到TypeError: Cannot cast ufunc less input from dtype('<m8[ns]') to dtype('<m8') with casting rule 'same_kind'：

# xr is xarray; pd is pandas
In [109]: C = numpy.random.randint(-2000, 2000, dtype='int16', size=(5000, 56, 20))

In [110]: D = xr.DataArray(C, dims=("time", "scanpos", "channel"), coords={"time": pd.date_range("2000-01-01T00:00:00", periods=5000, freq='1min')})

In [111]: D.groupby_bins("time", pd.date_range(*D["time"].data[[0,-1]], freq="1H"))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-111-7e7cda1ad060> in <module>()
----> 1 D.groupby_bins("time", pd.date_range(*D["time"].data[[0,-1]], freq="1H"))

/dev/shm/gerrit/venv/stable-3.5/lib/python3.5/site-packages/xarray/core/common.py in groupby_bins(self, group, bins, right, labels, precision, include_lowest, squeeze)
    397                                 cut_kwargs={'right': right, 'labels': labels,
    398                                             'precision': precision,
--> 399                                             'include_lowest': include_lowest})
    400 
    401     def rolling(self, min_periods=None, center=False, **windows):

/dev/shm/gerrit/venv/stable-3.5/lib/python3.5/site-packages/xarray/core/groupby.py in __init__(self, obj, group, squeeze, grouper, bins, cut_kwargs)
    190             raise TypeError("Can't specify both `grouper` and `bins`.")
    191         if bins is not None:
--> 192             binned = pd.cut(group.values, bins, **cut_kwargs)
    193             new_dim_name = group.name + '_bins'
    194             group = DataArray(binned, group.coords, name=new_dim_name)

/dev/shm/gerrit/venv/stable-3.5/lib/python3.5/site-packages/pandas/tools/tile.py in cut(x, bins, right, labels, retbins, precision, include_lowest)
    112     else:
    113         bins = np.asarray(bins)
--> 114         if (np.diff(bins) < 0).any():
    115             raise ValueError('bins must increase monotonically.')
    116 

TypeError: Cannot cast ufunc less input from dtype('<m8[ns]') to dtype('<m8') with casting rule 'same_kind'

如何在xarrays groupby_bins 中使用时间轴？我尝试使用匹配 dtypes 的时间轴，但将 dtype 传递给 pd.date_range 似乎没有效果，即使 dtypes 相同（不知道为什么它们不在这个玩具示例中，但这是一个不同的问题）错误仍然存​​在。

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附：我也对完全绕过pd.date_range 的解决方案感到满意。

Answer 1

groupby_bins 用于数字数据，尽管没有内在的理由不应该适用于日期（这确实有点令人困惑）。解决合并日期问题的最简单方法是使用resample method：

D.resample("time", "1H")