很好,接下来运行b = ENSO.groupby('time.season')得到了一个DataArrayGroupBy数据b,如何获取所有组别的数据
时间: 2023-06-25 07:01:51 浏览: 55
要获取所有组别的数据,你可以使用`groups`属性来获取所有组别的名称,然后使用`get_group()`方法来获取每个组别对应的数据。具体的操作如下:
```python
# 获取所有组别的名称
group_names = b.groups.keys()
# 遍历所有组别,获取每个组别对应的数据
for group_name in group_names:
group_data = b.get_group(group_name)
print(f"{group_name} group data:\n{group_data}\n")
```
这里,我们首先使用`groups`属性来获取所有组别的名称,然后通过遍历所有组别的名称,使用`get_group()`方法来获取每个组别对应的数据。最后,我们打印出每个组别的名称以及对应的数据。
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import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.mean(dim=['lat', 'lon'])#区域平均 ensom=enso.mean('time') #print(ensom) ensoa=enso-ensom #print(ensoa)修改这段代码,筛选出大于0.5的年份
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__=='__main__':
ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc')
sst=ds['sst']
sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W
enso=sstsel.mean(dim=['lat', 'lon'])#区域平均
ensom=enso.mean('time')
ensoa=enso-ensom
# Modified code to filter out years with values greater than 0.5
enso_yearly = ensoa.resample(time="Y").mean()
enso_yearly = enso_yearly.dropna(dim="time")
enso_yearly = enso_yearly.where(enso_yearly > 0.5, drop=True)
print(enso_yearly)
import xarray as xr import matplotlib.pyplot as plt if __name__=='__main__': ds=xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc') sst=ds['sst'] sstsel=sst.loc[:,5:-5,190:240] #5°S-5°N,170°W-120°W enso=sstsel.groupby('time.year').mean(dim=['lat', 'lon'])修改这段代码,求每年平均
修改后的代码如下:
```python
import xarray as xr
import matplotlib.pyplot as plt
if __name__=='__main__':
ds = xr.open_dataset(r'D:\pythonsx\zl\sst.mnmean.nc')
sst = ds['sst']
sstsel = sst.sel(lat=slice(5,-5), lon=slice(360-170, 360-120)) # 5°S-5°N,170°W-120°W
enso = sstsel.groupby('time.year').mean(dim=['lat', 'lon'])
print(enso)
enso.plot()
plt.show()
```
主要修改的是:
- `sstsel` 的选取方式,使用 `sel` 函数选择经纬度范围;
- `groupby` 函数中的 `dim` 参数,由原来的 `['lat', 'lon']` 改为 `['time']`,求每年平均的时候只需要在时间维度上进行平均。