Pythonでxarrayを使って毎月気候学を学ぶ

Question

var 2001-01-01から2010-12-31と呼ばれる変数の日次データを含むnetCDFファイルがあります。私はvarの月額合計を計算して、12のタイムステップ（年の各月に1つ）を含むnetCDFを作成したいと考えています。現在、私はこれをやっている：

import xarray as xr 
hndl_fl = xr.open_dataset(path_file) 

hndl_fl.resample('1MS', dim='time', how='sum') 

しかし、これは私が12ヶ月間、毎月の平均値を取得するにはどうすればよい2001年から2010年までの各月の月間合計でのnetCDFになり？

Answer 1

コメント：私は12ヶ月間の月平均を探していますあなたの解決策は、だけなので、すべての年はcoverdあり、1年間の月平均

2010-12まで2001-01からマイ最初出力開始を計算します。
あなたはresampleになりますかもう一度値を入力してください。

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は、どのように私は12ヶ月間の月平均を得るのですか？

あなたが望むものを決定する必要があり

：1年のために年以内に毎月のための
平均、年ごとの12の値の結果、最大120個の値10年間で
または
平均、以下xarray.Dataset、DATE_RANGE = 10年

date_range('2001-01-01', '2010-12-31', name='time') 
<xarray.Dataset> 
Dimensions: (time: 3652) 
Coordinates: 
    * time  (time) datetime64[ns] 2001-01-01 2001-01-02 2001-01-03 ... 
Data variables: 
    data  (time) float64 16.0 18.0 15.0 12.0 23.0 9.0 7.0 18.0 23.0 23.0 ... 

0123を使用して10年

10の値の結果

date_range('2001-01-01', '2010-12-31', name='time')に毎月のためのmonthly_avrを取得します。

monthly_avr = ds.resample('1MS', dim='time', how='mean') 

出力：

monthly_avr=<xarray.Dataset> 
Dimensions: (time: 120) 
Coordinates: 
    * time  (time) datetime64[ns] 2001-01-01 2001-02-01 2001-03-01 ... 
Data variables: 
    data  (time) float64 17.42 16.54 19.23 18.37 14.74 17.8 16.45 17.29 ... 

---

をdate_range('2001-01-01', '2010-12-31', name='time')に毎年のためのyear_avrを取得します。

year_avr = ds.resample('1AS', dim='time', how='mean') 

出力：

year_avr=<xarray.Dataset> Dimensions: (time: 10) Coordinates: * time (time) datetime64[ns] 2001-01-01 2002-01-01 2003-01-01 ... Data variables: data (time) float64 17.22 17.13 17.05 17.49 17.38 17.07 16.72 16.47 ... 

は、Pythonでテスト：3.4.2 - xarray：0.9。1

Answer 2

どちらか

hndl_fl.resample('1MS', dim='time', how='mean') 

または

hndl_fl.groupby('time.month').mean('time') 

あなたが正確に何をしたいに応じて、トリックを行う必要があります。