xarray 提取每年夏季的数据

SunJiaming

最近在整理2014年至2020年每年夏季（6、7、8月份）Hadley海温数据，使用的数据格式是netcdf，工具是Python+xarray，现在我把提取每年季节数据的代码分享给大家。可能还有更好的方法，也请大家多多指正：

#首先引入xarray
import xarray as xr

#打开 netcdf 文件
file = xr.open_dataset('./HadISST_sst.nc')
# 读取文件中的时间和海温，并输出时间结果
time = file['time']
sst   = file["SST"]
time

# 我们可以看到，time变量是从1870年1月16日至2020年7月16日，time变量具有year，month，season等属性，用以下命令可以查看
time.dt.year
time.dt.month
time.dt.season

# 下面提取2014年至2020年每年夏季（6、7、8月份）的数据，注意每个逻辑连接符之间的括号不能少，否则会出bug
time_series = time.loc[(time.dt.season=='JJA') & ( (time.dt.year >= 2014) & (time.dt.year <= 2020) ) ]
time_series
# 这样便可提取相应的时间序列，下面提取海温数据，输出结果如下
sst_select = sst.sel(time=time_series)
sst_select

# 同样也可以利用slice函数提取想要的区域，比如南海地区（大致105°E~123°E，5°N~23°N）
sst_2 = sst_1.sel(latitude=slice(23, 5), longitude=slice(104, 125))  # 文件中的latitude是从大往小变化
sst_2

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以上便是全部内容啦，我看到家园里有一个类似的问题，链接如下：
xarray怎样从逐月数据文件挑选部分年的冬季数据做逐年季节平均？-编程作图-气象家园_气象人自己的家园 (06climate.com)
网上也有说groupby也可以实现，但是我没有弄明白，也希望各位大佬多指点迷津
本文的海温数据太大，我把链接放在下面，欢迎各位朋友测试代码
Met Office Hadley Centre observations datasets

GXYYYYY

下面那个问题我正好最近也碰到了，我是这样做的：
La_pIPO = pd.to_datetime(pd.Series(data = ["1983-12-01","1984-08-01","1984-12-01",
"1985-08-01","1988-12-01","1989-08-01","1995-12-01",]))

hgt_LapIPO = list("abcdefg")

for i in range(0,len(La_pIPO),2):
   hgt_LapIPO[i//2] = hgt_clim.loc[La_pIPO:La_pIPO[i+1],:,:] ###hgt_clim就是初始读的hgt数据

这样把需要的年份整合成了一个list，后续也可以进行操作了，不过肯定还有更简单的办法

SunJiaming

GXYYYYY 发表于 2022-10-4 08:50
下面那个问题我正好最近也碰到了，我是这样做的：
La_pIPO = pd.to_datetime(pd.Series(data = ["1983-12- ...

嗯嗯，毕竟没有特定规律的年份，生成list应该是很快的。我也试过生成list这种方法，不过我选取的年份连续，季节什么的也比较有规律，所以用sel就简单一些。不过应该还有更简单的方法

feiji158

这已经是很简洁的办法了啊，biubiu大佬的方法是先选取需选取数据的开始到结束，然后再选取特定月份。