era5小时数据转化为日数据python代码

可以使用 Python 中的 Pandas 库来将 ERA5 的小时数据转换为日数据。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 ERA5 数据，假设数据文件名为 era5_hourly.csv
era5_hourly = pd.read_csv("era5_hourly.csv")

# 将时间列转换为 Pandas 的 datetime 类型
era5_hourly["time"] = pd.to_datetime(era5_hourly["time"])

# 按照日期进行分组，并计算每个日期的平均值
era5_daily = era5_hourly.groupby(era5_hourly["time"].dt.date).mean()

# 将时间列设置为日期，并重命名其他列
era5_daily.index.name = "time"
era5_daily = era5_daily.rename(columns={"var1": "var1_daily", "var2": "var2_daily"})

# 将数据保存到文件中，假设文件名为 era5_daily.csv
era5_daily.to_csv("era5_daily.csv")

在这个示例代码中，我们假设 ERA5 数据文件为 era5_hourly.csv，其中包含了时间列（格式为 ISO 8601，例如 "2022-01-01T00:00:00.000Z"）和两个变量列（假设分别为 var1 和 var2）。代码中首先将时间列转换为 Pandas 的 datetime 类型，然后按照日期进行分组，并计算每个日期的平均值。最后将时间列设置为日期，并重命名其他列，然后将数据保存到文件中（假设文件名为 era5_daily.csv）。