多个nc文件求逐日平均气温，求大佬指教，有没有更简单的方式

主啊

# 多NC文件，计算月平均值
# 需求: 2021年1-12月逐小时数据，求逐日每日4个时次(2,8,14,20)的平均

import xarray as xr
import netCDF4 as nc
import datetime as dt
import pandas as pd
import numpy as np

timefile = 'E:/xinzheng2021-2022/2021-12(beijingtime).nc'
data = xr.open_dataset(timefile)
data1 = data.Temperature_height_above_ground
# 提取每日4个时次  6,7,8月份提取
datatime = data1.loc[(data.time.dt.hour.isin([2,8,14,20]))&(data.time.dt.month.isin([6,7,8]))]
# 按照月份分组
data = datatime.groupby('time.month')tinydict1 = {
                "mon_6" : list(data)[0][1],
                "mon_7" : list(data)[1][1],
                "mon_8" : list(data)[2][1]
}
file_new=[]
i=5
for key, value in tinydict1.items():
    i=i+1
    print(i)
    tsc = value.groupby('time.day').mean(dim="time")
    lat = tsc.lat
    lon = tsc.lon
    sttime = "2021" + "/" + str(i) + "/" +"1"
    print(sttime)
    time = pd.date_range(sttime, periods=len(tsc.day), freq='D')
    tsc = xr.DataArray(tsc, coords=[time, lat, lon], dims=['time', 'lat', 'lon'])
    file_new.append(tsc)

da = xr.concat(file_new, dim='time')
da.to_netcdf('E:/xinzheng2021-2022/2021-12(beijingtime)-678monthdaymean.nc')

清宵逝水

datatime = data1.loc[(data.time.dt.hour.isin([2,8,14,20]))&(data.time.dt.month.isin([6,7,8]))]
这一步完了，直接datatime .resample(time='D').mean()应该就可以了，如果datatime 是xr.DataArray对象的话

清宵逝水

或者
data1 = data.Temperature_height_above_ground
data2 = data1.sel(time=data.time.dt.hour.isin([2,8,14,20])).sel(time=data.time.dt.month.isin([6,7,8]))
data_mean = data2.resample(time='D).mean()

puck66

多个nc计算日平均或者月平均啥的，真是刚需啊，蹲楼主这儿学习了哈

crabdudu

似乎你挑出数据后又新造了一个nc，感觉可以直接使用ds.sel做切片会好很多，后面造nc的步骤可以省略。

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