У меня есть набор данных xarray, который выглядит следующим образом:
<xarray.Dataset>
Dimensions: (lat: 100, lon: 130, model: 7, month: 240)
Coordinates:
lev float64 1.0
* month (month) datetime64[ns] 2040-01-01 2040-02-01 ... 2059-12-01
* lon (lon) float32 -99.375 -99.291664 ... -88.708336 -88.625
* lat (lat) float32 49.78038 49.696426 ... 41.552795 41.46884
* model (model) object 'bcc-csm1-1' 'CCSM4' ... 'MRI-CGCM3'
Data variables:
month_mean_snow (month, lat, lon) float32 ...
month_mean_tmin (model, month, lat, lon) float32 nan nan ... -6.0107846
month_mean_tmax (model, month, lat, lon) float32 nan nan ... -0.30793613
month_mean_prec (model, month, lat, lon) float32 nan nan ... 0.5480785
month_mean_relh (model, month, lat, lon) float32 nan ... 69.789246
month_mean_wspd (model, month, lat, lon) float32 nan 4.9480243 ... 9.585804
month_mean_rads (model, month, lat, lon) float32 nan 21.520756 ... 34.00794
Вариант использования: у меня есть 7 различных климатических прогонов для данных, а затем я пересчитал их для ежемесячного масштаба времени.
Вопрос: Как сгруппировать модели и месяцы одновременно?
Ожидаемый результат: Размеры (широта: 100, долгота: 130, месяц = 12)
Что я получу при запуске:
res.groupby('month.month', 'model').mean('month', 'model')
- размеры (широта: 100, долгота: 130, модель: 7, месяц: 12).
Нужно ли сжимать или каким-то образом расширять модель / месяц перед групповым, а затем просто делать это за месяц?