根据月份选择 xarray 数据集

Question

我有包含以下信息的 xarray 数据集：

Coordinates:
lat: float64 (192)
lon: float64 (288)
time: object (1200) (monthly data)

Data Variables:
tas: (time, lat, lon)

现在我想要特定月份的 tas 值，例如，我想要包含一月份所有记录的新数据集。

输出数据集如下所示：

Coordinates:
lat: float64 (192)
lon: float64 (288)
time: object (100) (monthly data of January)

Data Variables:
tas: (time, lat, lon)

我尝试过类似这样的方法，我以前用过：

jan = pd.date_range(start='1979-01-01', periods=41, freq='AS-JAN').date.tolist()
gs_jan = gs.sel(time = jan)

但这不适用于我的情况，因为我的日期是 0001-0100 年，而 pandas 不支持该范围内的日期！

Answer 1

一般要分析这样的时间序列数据，你要遵循 group-split-apply 方法，使用 xarray 的 da.groupby() 方法 (http://xarray.pydata.org/en/stable/groupby.html)。

在你的情况下，我建议尝试：

# Use .groupby('time.month') to organize the data into months
# then use .groups to extract the indices for each month
month_idxs=gs.groupby('time.month').groups

# Extract the time indices corresponding to all the Januarys 
jan_idxs=month_idxs[1]

# Extract the january months by selecting 
# the relevant indices
gs_jan=gs.isel(time=jan_idxs)

希望这会有所帮助！