在 xarray.concat 中使用循环来选择不同的时间步长答案

【问题标题】：Using loops in xarray.concat to select different time steps在 xarray.concat 中使用循环来选择不同的时间步长
【发布时间】：2020-05-04 11:44:05
【问题描述】：

我是 python 新手，我正在寻找有关循环结构的帮助。专门使用循环结构来防止函数行过长。我用北欧的年度季节性降水数据创建了一个数据集。我只对 1950-2018 年的夏季数据感兴趣

print (PrNEU)
    <xarray.DataArray 'rr' (time: 273, latitude: 201, longitude: 464)>

    Coordinates:
      * latitude   (latitude) float64 25.38 25.62 25.88 26.12 ... 74.88 75.12 75.38
      * longitude  (longitude) float64 -40.38 -40.12 -39.88 ... 74.88 75.12 75.38
      * time       (time) datetime64[ns] 1950-06-01 1950-09-01 ... 2018-06-01

NEW = xr.concat([PrNEU[0,:,:],PrNEU[4,:,:],PrNEU[8,:,:],dim='time')

Print (NEW)
    <xarray.DataArray 'rr' (time: 3, latitude: 88, longitude: 200)>

    Coordinates:
      * longitude  (longitude) float64 -9.875 -9.625 -9.375 ... 39.38 39.62 39.88
      * latitude   (latitude) float64 49.62 49.88 50.12 50.38 ... 70.88 71.12 71.38
      * time       (time) datetime64[ns] 1950-06-01 1951-06-01 1952-06-01

我可以手动记下所有时间步长，但必须有更简单的方法来创建仅包含 1950 - 2018 年夏季数据的新数据集

任何有关如何组织循环的帮助都会有所帮助。谢谢

【问题讨论】：

标签： python loops concatenation python-xarray

【解决方案1】：

用.sel来做这个还是蛮方便的：

# selecting summer (June) every year
mon = PrNEU.time.dt.month == 6

NEW = PrNEU.sel(time=mon)

然后你可以用每年的夏季数据NEW做一些进一步的分析。

【讨论】：