使用Dataset/DataArray.group_by时单维度求和维度堆叠问题咨询

我明白你遇到的困扰了——当你的分组变量是多维的（比如示例里的kind同时有layer和qpoint两个维度），直接用group_by会默认把所有维度都纳入分组逻辑，最后导致维度堆叠，而你只想针对其中某一个维度完成分组求和。

这里有个精准的解决方案：在调用groupby的时候，通过dim参数指定你想要分组的单个维度，这样就能只对目标维度执行聚合操作，其他维度会被保留下来。

举个完整的示例，我们先给数据集加上一个数据变量用于演示求和：

import xarray as xr
import numpy as np

ds = xr.Dataset()
ds['kind'] = (['layer', 'qpoint'], [
    ['gamma', 'other', 'selected', 'selected', 'other', 'other'],
    ['selected', 'selected', 'other', 'gamma', 'other', 'other'],
])
# 新增随机数据变量用于演示求和逻辑
ds['values'] = (['layer', 'qpoint'], np.random.rand(2, 6))

如果你想针对qpoint维度按kind分组求和，同时保留layer维度，只需要这样写：

# 指定dim='qpoint'，表示仅在qpoint维度上按kind分组
result = ds.groupby('kind', dim='qpoint').sum(dim='qpoint')

这样得到的结果会保留layer维度，同时把qpoint维度按kind聚合，最终维度为(layer, kind)，完全符合你“仅对单个维度求和”的需求。

如果你的需求是针对layer维度分组求和，只需要把dim参数改成'layer'即可：

result = ds.groupby('kind', dim='layer').sum(dim='layer')

为什么这能解决问题？ #

默认情况下，当分组变量是多维的，xarray会把所有维度都作为分组的键（相当于每个(layer, qpoint)的组合都是独立分组），求和后会把所有维度都聚合掉。而通过dim参数指定单个维度，xarray只会在这个维度上根据分组变量的值进行分组，其他维度会被原样保留，完美实现你想要的“仅对指定单个维度求和”的效果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Exp HP