我是python的新手，并使用它在NetCDF中分析气候数据。我想计算每年每个季节的总降水量，然后对整个时间段的季节总降水量进行平均(即文件中所有年份的DJF平均值和MAM平均值等(。以下是我想做的：
fn1 = 'cru_fixed.nc'
ds1 = xr.open_dataset(fn1)
ds1_season = ds1['pre'].groupby('time.season').mean('time')
#Then plot each season
ds1_season.plot(col='season')
plt.show()
原始文件包含每月的总降水量。这是计算每个季节的平均值，我需要每年每个季节的12月、1月和2月的总和以及3月、4月、5月等的总和。我如何对这些年进行汇总，然后进行平均？
如果我没有弄错的话，您需要首先对数据进行重新采样，以获得DataArray上每个季节的总和，然后对这些总和进行多年平均。
要重新采样：
sum_of_seasons = ds1['pre'].resample(time='Q').sum(dim="time")
resample是对时间序列进行上采样或下采样的运算符，它使用panda的时间偏移
但是要小心选择正确的偏移量，它将定义每个季节中包含的月份。根据您的需要，您可能希望使用"；Q"QS"；或锚定偏移，如"；QS-DEC">
进行与"；时间.季节"；，偏移量为"0"；QS-DEC"；我相信。
然后进行多年的分组，与您上面所做的相同：result = sum_of_seasons.groupby('time.season').mean('time')