python xarrayを使用して多次元座標を使用してデータをサブセット化する方法は？

Question

多次元座標を使用するnetcdfファイルがあります。私xarrayデータセットは、私は物理座標を介してデータのサブセットを取得するために期待しています。この

<xarray.Dataset> 
Dimensions:   (Time: 48, bottom_top: 50, bottom_top_stag: 51, 
soil_layers_stag: 4, south_north: 1015, south_north_stag: 1016, west_east: 1359, west_east_stag: 1360) 
Coordinates: 
XLAT    (Time, south_north, west_east) float32 18.1363 18.1456 ... 
XLAT_U   (Time, south_north, west_east_stag) float32 18.1316 ... 
XLAT_V   (Time, south_north_stag, west_east) float32 18.1198 ... 
XLONG    (Time, south_north, west_east) float32 -122.884 ... 
XLONG_U   (Time, south_north, west_east_stag) float32 -122.901 ... 
XLONG_V   (Time, south_north_stag, west_east) float32 -122.879 ... 
    * Time    (Time) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 ... 
    * south_north  (south_north) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ... 
    * west_east   (west_east) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ... 
    * bottom_top  (bottom_top) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 ... 

Data variables: 
GRAUPEL_ACC_NC (Time, south_north, west_east) float32 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 
P     (Time, south_north, west_east) float32 101112.0 ... 
PREC_ACC_NC  (Time, south_north, west_east) float32 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 
QVAPOR   (Time, south_north, west_east) float32 0.0120251 ... 
SNOW_ACC_NC  (Time, south_north, west_east) float32 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 
TK    (Time, south_north, west_east) float32 295.372 295.367 ... 
Z     (Time, south_north, west_east) float32 0.0 0.0 0.0 0.0 ... 

（XLAT & XLONG）のように見えます。たとえば、TKをサブセット化して、49〜55Nおよび-125〜-115Wのグリッドポイントを取得します。

データのスライシングは機能しません。 TK [782：898,179：409]スライスされたグリッドポイントは、必要な緯度と経度の一定の線に沿っていないためです。

groupby.binsを使用した例がありましたが、私はそれを全く理解できませんでした。私はまた、ドメイン外の値をマスクする場所を使用しようとしましたが、成功しませんでした。

誰かが何か提案があれば、それは非常に感謝しています！

Answer 1

whereの場合は、drop=Trueの場合に最適です。以下は動作するはずのような何か：

ds.where((-125 < ds.XLON) & (ds.XLON < -115) 
     & (49 < ds.XLAT) & (ds.XLAT < 55), drop=True) 

whereに関係なく動作するはずですが、あなたのデータセットと一つの他の関心事は、あなたの空間座標（XLONとXLAT）は次元として「時間」が含まれるということです。これらの変数は本当に時間とともに変化しますか？そうでない場合は、時間ディメンションを削除するように調整することができます。