在python中使用xarray獲取每月氣候學

我有一個netCDF文件，其中包含一個名爲var 2001-01-01到2010-12-31的變量的日常數據。我想計算var的月度總額，導致包含12個時間步（每年一個月）的netCDF。目前，我這樣做：在python中使用xarray獲取每月氣候學

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

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

然而，這導致的netCDF每月數額從2001年各月至2010年我如何獲得12個月的月平均？

來源

2017-03-10 user308827

評論：我要找每月平均爲12個月（2001年至2010年，所有年）。您的解決方案只計算月平均爲1年

從2001-01我第一輸出開始長達2010-12，因此，所有的年coverd。
你想要resample這些值嗎？

我如何獲得12個月的月平均？

你必須決定你想要的東西：在一年之內
平均每個月，結果在每年12個值，高達120個價值在10年
或
平均爲1年，結果在10個值在10年

使用以下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 ...

獲取monthly_avr爲每個月在date_range('2001-01-01', '2010-12-31', name='time')：

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

輸出：

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 ...

獲取year_avr每年在date_range('2001-01-01', '2010-12-31', name='time')：

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

輸出：

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 ...

測試與Python 3.4.2 - xarray：0.9。1

來源

2017-03-12 10:13:02 stovfl

謝謝@stovfl，我正在尋找12個月的月平均值（從2001年到2010年的所有年份）。您的解決方案僅計算1年的月平均值 – user308827

要麼

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

或

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

應該做的伎倆，這取決於你想要什麼。

來源

2017-03-12 23:42:26

在python中使用xarray獲取每月氣候學

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