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我试图找到(DJF, MAM, JJA, SON)10 年内每个季节的最大降雨量。我正在使用 netcdf 数据和 xarray 来尝试这样做。数据包括降雨量（每 3 小时记录一次）、纬度和经度数据。现在我有以下代码：

ds.groupby('time.season).max('time')

但是，当我这样做时，输出的形状(4,145,192)表明它在整个期间的每个季节都取最大值。我想要每年每个季节的最大值。换句话说，输出的形状应该类似于(40,145,192)（每年 4 个值 x 10 年）

我已经考虑过尝试使用频率DataSet.resample以及使用time=3M频率来做到这一点，但是它并没有正确地划分月份。如果必须，我可以更改数据集，所以它从正确的位置开始，但我希望有一种更简单的方法，因为已经有一个函数可以正确分组它。

谢谢，如果您需要更多详细信息，请告诉我！

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Resample 将成为这项工作最简单的工具。您接近时间频率，但您可能希望使用带有偏移的季度频率：

ds.resample(time='QS-Mar').max('time')

这些偏移量可以按照 Pandas 文档中的描述进一步配置：http: //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases

于 2018-04-03T21:10:14.063 回答