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xarray:从月平均(而不是气候学)计算日异常。
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Stack Overflow用户
提问于 2018-04-01 08:28:04
回答 1查看 1.1K关注 0票数 3

xarray的文档解释了如何计算每月的气候学异常。在这里,我尝试做一些稍微不同的事情:从每日时间序列,我想计算这个月的平均(而不是从每月的气候学)的每日异常。

我使用groupby成功地完成了这个任务,并且手工创建了一个月邮票(代码如下)。是否有更好、更少麻烦的方法来获得同样的结果?

代码语言:javascript
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import xarray as xr
import numpy as np
import pandas as pd

# Create a data array
t = pd.date_range('2001', '2003', freq='D')
da = xr.DataArray(np.arange(len(t)), coords={'time':t}, dims='time')

# Monthly time stamp for groupby
da.coords['stamp'] = ('time', [str(y) + '-' + str(m) for (y, m) in 
                               zip(da['time.year'].values, 
                                   da['time.month'].values)])

# Anomaly
da_ano = da.groupby('stamp') - da.groupby('stamp').mean()

da_ano.plot();

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回答 1

Stack Overflow用户

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发布于 2018-04-02 10:46:37

您可以显式地将每个月的时间序列表示为每日时间序列。示例:

代码语言:javascript
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monthly = da.resample(time='1MS').mean()
upsampled_monthly = monthly.resample(time='1D').ffill()
anomalies = da - upsampled_monthly
票数 5
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原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/49600180

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