Python 基于索引的Xarray条件子集集
假设我有一个Python 基于索引的Xarray条件子集集,python,python-xarray,Python,Python Xarray,假设我有一个xr.DataArraya，包含一些随机数据的三维（time，lon，lat）。现在我有了第二个xr.DataArrayB，它有两个维度（lon，lat），具有与a相同的网格。B的值表示基于整数的time索引A 如何根据B中的整数值对A进行子集划分 也就是说，我想得到A的值，其中time坐标的整数索引等于B的值 MWE 将numpy作为np导入 作为pd进口熊猫 将xarray作为xr导入 A=xr.DataArray（np.random.randn（10,5,5）， dims=[
xr.DataArraytimelonlatxr.DataArraylonlattimetime
将numpy作为np导入
作为pd进口熊猫
将xarray作为xr导入
A=xr.DataArray（np.random.randn（10,5,5），
dims=['time'、'lon'、'lat']，
坐标={'time'：pd.日期范围（“2000-01-01”，句点=10），
“lon”：np.arange（1,6），
“lat”：名词arange（1,6）
}
)
B=xr.DataArray（np.random.randint（0,9，（5,5）），
dims=['lon'，'lat']，
coords={'lon'：np.arange（1,6），
“lat”：名词arange（1,6）
}
)
BA：A.isel（time=B）
出[9]：
阵列（[[1.01208355,1.29773366,0.53875951,2.45590211,0.49782187]，
[-1.25561793, 1.00070962, 1.39388746, -0.88571071, -0.58113385],
[ 1.21686752, -1.71612589, 0.08652589, 0.12663398, 0.4425077 ],
[ 1.65911561, -0.41454701, -0.69167209, 0.59707559, 0.64610678],
[ 0.7255797 , 1.27375691, -0.10813576, -0.94236789, 1.53208474]])
协调：
时间（经纬度）日期时间64[ns]2000-01-01 2000-01-04。。。2000-01-08
*lon（lon）int64 1 2 3 4 5
*lat（lat）int64 1 2 3 4 5
xarraynp.nana.where