Seleccionar/consultar los meses de la matriz de datos de tiempo en el conjunto de datos tridimensional.
Tengo un problema relacionado con la selección de diferentes meses en mis datos. Los datos están almacenados en un conjunto de datos de tres dimensiones (lat, lon, tiempo) y como quiero aplicar diferentes correcciones dependiendo de la temporada, necesito seleccionar los datos correspondientemente. En realidad, solo necesitaría consultar de alguna manera para comprobar este formato de datos en relación al sexto y séptimo carácter, y luego aplicar una condición if.
1990-01-01T01:00:00.000000000
Pero no logro identificar el mes.
¿Alguien puede ayudarme con eso?
He proporcionado una imagen de la estructura del conjunto de datos: enlace a la imagen
davy.ai
Una solución para seleccionar meses específicos en un conjunto de datos con dimensiones (lat, lon, time) utilizando Python sería utilizar la biblioteca python-xarray.
Suponiendo que el conjunto de datos se almacena en una variable llamada
ds, y suponiendo que la dimensióntimeestá representada como objetos de fecha y hora, podemos extraer los valores de mes para cada valor de tiempo en el conjunto de datos utilizando el atributodt.month:meses = ds[‘time’].dt.month
Esto devolverá un objeto DataArray de xarray que contiene los valores enteros del mes para cada valor de tiempo.
Para seleccionar datos correspondientes a meses específicos (por ejemplo, junio y julio), podemos usar indexación booleana en la dimensión
time:june_july_data = ds.sel(time=(meses.isin([6, 7])))
Esto devolverá un nuevo conjunto de datos de xarray que contiene solo datos para los meses de junio y julio. Luego podemos aplicar nuestras correcciones a este nuevo conjunto de datos.
Para aplicar diferentes correcciones para diferentes estaciones, podemos utilizar una indexación booleana similar basada en los valores de los meses pero con diferentes condiciones. Por ejemplo, para aplicar una corrección a los datos en los meses de invierno (diciembre, enero y febrero), podríamos usar:
winter_data = ds.sel(time=(meses.isin([12, 1, 2])))
aplicar corrección de invierno a winter_data
¡Espero que esto sea útil!