xr_data为输入的xarray数组，year为输入年份，如 1979 或 1980 等等，返回xarray数组
主要调用了pandas进行处理

def delet_a_var(xr_data,year):
    #删除选中年的时间并返回xarray对象
    xr_return_data=xr_data.sel(time=(xr_data['time.year']==year)).to_dataframe().reset_index().drop('time',axis=1).set_index(['lat','lon']).to_xarray()
    return xr_return_data
                    xr_data为输入的xarray数组，year为输入年份，如   1979    或    1980  等等，返回xarray数组主要调用了pandas进行处理def delet_a_var(xr_data,year):    #删除选中年的时间并返回xarray对象    xr_return_data=xr_data.sel(time=(xr_data['time.year']==year)).to_dataframe().reset_index().drop('time',axis=1).se
				
1、读取grib2
ds = xr.open_dataset('xxx.grib2', engine='cfgrib', backend_kwargs={'filter_by_keys':{'typeOfLevel': 'isobaricInhPa'}})
isobaricInhPa 气压坐标系、垂直坐标系，一般是多层高空数据
surface是地面数据
读取会生成.idx文件，读取报错时记得删除.idx文件
我们把菜品挑选出来以后，就可以开始切菜了。比如要做凉拌黄瓜丝，吧黄瓜找出来以后，你就可以把黄瓜切成丝了。
一、数值替换
数值替换就是将数值A替换成B，可以用在异常值替换处理、缺失值填充处理中。主要有一对一替换、多对一替换、多对多替换三种替换方法。
1、一对一替换
一对一替换是将某一块区域中的一个值全部替换成另一个值。已知现在有一个年龄值是240，很明显这是一个异常...
				
站长用Python写了一个可以提取csv任一列的代码，欢迎使用。Github链接
csv是Comma-Separated Values的缩写，是用文本文件形式储存的表格数据，比如如下的表格：
就可以存储为csv文件，文件内容是：
No.,Name,Age,Score
1,Apple,12,98
2,Ben,13,97
3,Celia,14,96
4,Dave,15,95
假设上述csv文件保存为”A.csv”，如何用Python像操作Excel一样提取其中的一列，即一个字段，利用Python自带的csv模块，有两种方法可以实现：
第一种方法使用reader函数，接收一个可迭代的对象（比如c
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