Python 用xarray计算季节平均值有什么简单的方法吗？

许多每月的NetCDF文件包含许多年中的所有月份（例如，从1948年1月到2018年12月）

如何使用Xarray方便地计算每年的季节平均数

---

有人使用

GroupBy

计算季节平均数，但似乎将跨越多年的所有月份分为4组，这无法给出每年的季节平均数。

听起来你在寻找a型操作。使用链接到的文档示例中的

get\u dpm

函数，我认为以下类似操作应该可以工作：

month\u length=xr.DataArray(
获取\u dpm（ds.time.to\u index（），calendar='standard'），
coords=[ds.time]，
name='month\u length'
)
结果=（（ds*月长）。重新采样（time='QS-DEC'）。求和（）
月份长度。重采样（time='QS-DEC'）.sum（）

使用

“QS-DEC”

频率将数据分为连续的三个月，固定在12月1日

如果您的数据缺少值，您将需要修改此加权平均值运算以说明这一点（即，在取分母中的和之前，我们需要掩盖

月长

）：

result=（ds*月长）。重新采样（time='QS-DEC'）。sum（）/
月份长度，其中（ds.notnull（））.resample（time='QS-DEC'）.sum（）