我正在尝试找到每个季节的最大降雨量值(DJF, MAM, JJA, SON)超过10年的时间。我正在使用 netcdf data 和 xarray 来尝试执行此操作。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，输出的形状为(4,145,192)表明它取整个期间每个季节的最大值。我想要每年每个季节的最大值。换句话说，输出应该具有类似形状的东西(40,145,192)（每年 4 个值 x 10 年）
我已经考虑过尝试这样做DataSet.resample以及使用time=3M作为频率，但它不能正确分割月份。如果必须的话，我可以更改数据集，这样它就会在正确的位置开始，但考虑到已经有一个函数可以对其进行正确分组，我希望有一种更简单的方法。
谢谢，如果您需要更多详细信息，请告诉我！
重新采样将是完成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量的季度频率：
ds.resample(time='QS-Mar').max('time')
这些偏移量可以进一步配置，如 Pandas 文档中所述：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases
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