xarray - 从另一个 DataArray 的时间标签中选择/索引 DataArray

Question

我有两个 DataArray 对象，称为“ A ”和“ B ”。

除了Latitude和Longitude ，它们都有一个表示每日数据的time维度。 A的时间坐标小于B 。

A的时间维度：

<xarray.DataArray 'time' (time: 1422)>
array(['2015-03-30T00:00:00.000000000', '2015-06-14T00:00:00.000000000',
       '2015-06-16T00:00:00.000000000', ..., '2019-08-31T00:00:00.000000000',
       '2019-09-01T00:00:00.000000000', '2019-09-02T00:00:00.000000000'],
      dtype='datetime64[ns]')
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 2015-03-30 2015-06-14 ... 2019-09-02

B的时间维度：

<xarray.DataArray 'time' (time: 16802)>
array(['1972-01-01T00:00:00.000000000', '1972-01-02T00:00:00.000000000',
       '1972-01-03T00:00:00.000000000', ..., '2017-12-29T00:00:00.000000000',
       '2017-12-30T00:00:00.000000000', '2017-12-31T00:00:00.000000000'],
      dtype='datetime64[ns]')
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 1972-01-01 1972-01-02 ... 2017-12-31

显然，A 的time维度是 B time维度的子集。 我想使用 A 中的所有time标签从 B 中选择数据。由于 A 中的时间不连续，我认为slice不合适。 所以我尝试使用sel 。

B_sel = B.sel(time=A.time)

我收到一个错误： KeyError: "not all values found in index 'time'"

Answer 1

A_new = A.where(A.time.isin(B.time), drop=True)

http://xarray.pydata.org/en/stable/user-guide/indexing.html

Answer 2

显然，A 的时间维度是 B 时间维度的子集。

我收到一个错误：KeyError：“并非在索引‘时间’中找到所有值”

错误消息本身就暗示语句一中的假设是错误的。 此外，如果您仔细查看您的时间值， A值直到 2019 年，而B值在 2017 年结束。

所以，有两种方法可以解决这个问题：

1. 如果您确定 A 在 2017 年之前具有 B 中的所有值，那么

   sel_dates = A.time.values[A.time.dt.year < 2017] B_sel = B.sel(time=sel_dates)

2. 如果您不确定 A 中的值是否连续，因为某处有一些意外的值，那么您可以使用np.isin()执行元素检查，这是速度优化的numpy函数之一

   sel_dates = A.time.values[np.isin(A.time.values, B.time.values)] ## example ## ## dates1 is an array of daily dates of 1 month dates1 = np.arange('2005-02', '2005-03', dtype='datetime64[D]') dates2 = np.array(['2005-02-03', '2002-02-05', '2000-01-05'], dtype='datetime64') # checking for dates2 which are a part of dates 1 print(np.isin(dates2, dates1)) >>array([ True, False, False])