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python - NaN 値のしきい値を使用して、毎日の時系列を月ごとの時系列に合計します
1979 年 1 月 1 日から 2005 年 12 月 31 日までの 3D 時系列データ マトリックスがあります。現在、マトリックスは 9862x360x720 (毎日の降水量 x 緯度 0.5° x 経度 0.5°) です。NaN 値を合計するためのしきい値を設定しながら、毎日の降雨量を合計して月間降雨量 (合計 324 か月) にします。
つまり、特定の緯度/経度グリッド セルに 10 を超える毎日の NaN 値がある場合、月ごとに合計されたセルを NaN としてマークしたいと考えています。グリッド セルの毎日の NaN 値が 10 未満の場合、残りの非 NaN の毎日の値を合計し、それを月の値として使用したいと考えています。
xarray ライブラリの「リサンプル」機能を使用して成功しましたが、NaN 値のしきい値を設定する方法がわかりませんでした。私が読んだものはすべて sum または nansum 関数を使用するように言っていますが、これらの関数のいずれかを使用して NaN しきい値を設定する方法が見つかりません。この時点で、どのメソッド (xarray など) にも対応できます。
上記のコードを使用して、日次データを月次データに合計できましたが、NaN しきい値を設定できませんでした。現在、毎日のデータは NetCDF ファイルに保存されています。
python - Python Xarray データセットを乗算するには?
関数を使用して複数の netCDF 形式のデータ ファイル (WRF モデル出力ファイル) を読み込んでいますxarray.open_mfdataset()。QVAPORVariable 、U& Vrespなどのさまざまな変数を読み取ってデスタッガーしています。次のコードを使用して、netCDF 変数を読み取り、結果変数を計算していますUQ。
上記のコードを使用して取得した変数の次元と形状:
風変数の次元 Ex. Uそしてその形は
時間、lev、y、x_2、およびその形状は (1186、lev: 36、y: 699、x_2: 639) です。
水分変数の次元 Ex. QVAPORそしてその形は
時間、レフ、y、x、およびその形状は (1186、レフ: 36、y: 699、x: 639) です。
Uとを掛けた後QVAPOR; を計算しUQ=U*QVAPORます。の寸法と形状UQは
時間、lev、y、x_2、x、形状は (Times: 1186、lev: 36、y: 699、x_2: 639、x: 639)
したがって、問題は次のとおりです。
寸法を正しく取得できません。の正しい寸法はUQですTimes, lev, y, x。xarray データセットを異なる次元名で乗算する方法を教えてください。U と QVAPOR がそれぞれ 4 次元であるのに、5 次元の UQ 変数を取得する理由がわかりません。