xarray slice function 用于沿维度计算平均值的替代方法

Question

我正在使用 Xarray 和 .netCDF 气象数据。 我有通常的尺寸时间、纬度和经度以及两个主要变量：风速（时间、纬度、经度）和纬度 position（时间、经度）。

 <xarray.Dataset>
Dimensions:             (lon: 53, time: 25873, lat: 20)
Coordinates:
  * lon                 (lon) float64 -80.0 -77.5 -75.0 -72.5 ... 45.0 47.5 50.0
  * time                (time) datetime64[ns] 1950-01-31 ... 2020-12-01
  * lat                 (lat) float32 70.0 67.5 65.0 62.5 ... 27.5 25.0 22.5
Data variables:
    uwnd                (time, lat, lon) float32 -0.0625 0.375 ... -1.812 -2.75
    positions           (time, lon) float64 40.0 40.0 45.0 ... 70.0 70.0 70.0

对于每一次，lon，我都想计算这些位置周围的纬度平均值。

如果我做一个循环，我会这样做（对于 +-2.5° 纬度平均值）：

for i in ds.lon.values:
        for t in ds.time.values:
              wind_averaged.loc[t,i]=ds.uwnd.sel(lon=i,time=t).sel(lat=slice(2.5+ds.positions.sel(lon=i,time=t).values,ds.positions.sel(lon=i,time=t).values-2.5)).mean('lat')

这显然非常糟糕，我想像这样使用slice() ：

wind_averaged=ds.uwnd.sel(lat=slice(2.5+ds.jet_positions.values,ds.jet_positions.values-2.5)).mean('lat')

但它给出了一个错误，因为我

cannot use non-scalar arrays in a slice for xarray indexing

有没有其他方法可以通过使用 Xarray power 来做我想做的事情而不用做两个 for 循环？

谢谢

Answer 1

我相信您正在寻找多维 groupby。 如果我理解正确的话，这里有一个针对这个问题的教程： https://xarray.pydata.org/en/stable/examples/multidimensional-coords.html