在多個日期范圍內對 netcdf 文件進行時間切片

Question

我有一個 3 維 netcdf 文件（時間、緯度、經度），我想在其中對多個日期范圍進行時間切片。 像這樣在一個連續范圍內切片是可行的。

start_date = dt.datetime(2017,6,1,0)
end_date = dt.datetime(2017,8,31,0)

yyyy = dt.datetime.strftime(start_date,'%Y')
data_g = xr.open_dataset("/cfsr/data/"+yyyy+"/g."+yyyy+".0p5.anl.nc")

g = data_g['g'].isel(lev=15)
g = g.sel(time=slice(start_date1,end_date1))

這使我的 netcdf 文件保持三維，但現在只包含 2017 年 6 月到 2017 年 8 月的數據。現在，例如，假設我想包含 2017 年 10 月到 2017 年 11 月的數據。這可能嗎？ 最終目標是取所有數據的平均值，這些數據將跨越不同年份的不同時間片。 我知道我可以通過創建一堆單獨的 arrays（g1、g2 等）來手動執行此操作，但我認為可能有更簡單的方法來執行此操作。

Answer 1

制作另一個切片並使用xarray.concat組合兩個子集，例如：

import xarray as xr

ds = xr.open_dataset('https://thredds.ucar.edu/thredds/dodsC/grib/NCEP/GFS/Global_onedeg/Best')
temp_var = ds.Temperature_isobaric.sel(isobaric6=100000)

g1 = temp_var.sel(time=slice('2020-04-28', '2020-04-30'))
g2 = temp_var.sel(time=slice('2020-05-06', '2020-05-07'))
combined = xr.concat([g1, g2], dim='time')