Как использовать групповую обработку или повторную выборку для сокращения выборки почасовых данных для группировки данных в соответствии с дневным индексом года в python?

Question

Существуют функции, которые могут группировать данные по часам, т. Е. По 24, или по дням года, т. Е. 365. У меня есть набор данных за 3 года 1999-2001, который имеет почасовые значения. Таким образом, общие значения составляют 24 * 365 * 4 + 1 * 24 = 26304 (1 * 24 = день високосного года). Когда я запускаю функцию

result=ds.groupby('time.dayofyear').mean('time')

Результат, который она дает:

<xarray.DataArray 'precip' (dayofyear: 366, lat: 21, lon: 33)>
array([[[0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        ...,
        [0.00086806, 0.00065104, 0.00097656, ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.00141059, 0.00141059, 0.00130208, ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.00195312, 0.00141059, 0.00119358, ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ]],

       [[0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        ...,]

Coordinates:
  * lon        (lon) float32 220.0 222.5 225.0 227.5 ... 292.5 295.0 297.5 300.0
  * lat        (lat) float32 20.0 22.0 24.0 26.0 28.0 ... 54.0 56.0 58.0 60.0
  * dayofyear  (dayofyear) int64 1 2 3 4 5 6 7 8 ... 360 361 362 363 364 365 366

Если я использую функцию time.hour groupby:

result=ds.groupby('time.hour').mean('time')

<xarray.DataArray 'precip' (hour: 24, lat: 21, lon: 33)>
array([[[0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.        , 0.        , 0.        , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        ...,
        [0.00015682, 0.00022097, 0.00047759, ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.00033503, 0.00037779, 0.0004562 , ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ],
        [0.00044195, 0.00039918, 0.00039205, ..., 0.        ,
         0.        , 0.        ]],, dtype=float32)
Coordinates:
  * lon      (lon) float32 220.0 222.5 225.0 227.5 ... 292.5 295.0 297.5 300.0
  * lat      (lat) float32 20.0 22.0 24.0 26.0 28.0 ... 52.0 54.0 56.0 58.0 60.0
  * hour     (hour) int64 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ... 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

Как группировать часы в году, когда это дает мне среднечасовое значение года, а не дня. Нужна функция для выдачи результата как 366 * 24 = 8784, где среднее значение рассчитывается с использованием индекса дневного часа.

Answer 1

Я думаю, что вы спрашиваете о том же, что и в вопросе, на который я ответил ранее . Короче говоря, я думаю, что самый чистый подход в xarray на данный момент заключается в использовании strftime для генерации координаты со значениями «часового года» для каждой даты и использования groupby для этого:

ds['hourofyear'] = xr.DataArray(ds.time.dt.strftime('%m-%d %H'), coords=ds.time.coords)
result = ds.groupby('hourofyear').mean('time')