xarray/datetime64[ns]：从日期时间中删除或标准化时间

Question

我有一个arr带有坐标“时间”的数据数组。 arr:

    <xarray.DataArray 'T' (time: 731)>
array([244.40161, 244.39998, ..., 244.40936, 244.40549], dtype=float32)
Coordinates:
  * time         (time) datetime64[ns] 1979-01-01T09:00:00 ... 1980-12-31T09:00:00

提取前5个时间坐标， arr.time.values[:5]：

array(['1979-01-01T09:00:00.000000000', '1979-01-02T09:00:00.000000000',
       '1979-01-03T09:00:00.000000000', '1979-01-04T09:00:00.000000000',
       '1979-01-05T09:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')

我希望我的日期时间的格式只是 等'1979-01-01'，'1979-01-02'没有时间，或者将时间标准化为 00:00:00。

pandas 数据框架有一些解决方案，但我不太确定如何在这里应用它们，因为这些函数不适用（在 datetime、Timestamp 和 datetime64 之间转换，使用 pandas.to_datetime 时仅保留日期部分）

Answer 1

有几种方法可以做到这一点。我经常使用的快速而肮脏的方法是使用重新采样：

da.resample(time='1D').first()

更强大的方法是直接修改时间索引：

da['time'] = da.indexes['time'].normalize()

最后，这通常可以通过创建新的日期时间索引来完成：

da['time'] = pd.date_range(da['time'][0], periods=len(da['time']), freq='1D')

请注意，第二个和第三个示例在计算上比第一个示例更便宜，但确实需要直接使用底层 Pandas 索引。