如何从几个Xarray数据阵列中制作动态/递归函数

Question

问题

我想从另一个两个时间序列计算中计算数据阵列的 。所需的输出是一个投影，其中第一年是在另一个数据阵列中定义的，然后在给定年后，投影取决于两个方面：另一个变量和往年计算（或给定）的值。

Excel的示例是以更少的维度获取想法

，它在Excel中会很简单。在此示例中，计算是上一年的值，加上“其他变量”

示例数据

import xarray as xr
given_projection = xr.DataArray.from_dict({'dims': ('energia_vehiculo', 'escenarios', 'ano'), 'attrs': {}, 'data': [[[0, 52.24501200000003, 54.334812480000025, 56.48730697440003], [0, 62.24937600000011, 64.73935104000013, 67.30402533120008]], [[299.695, 302.81542434, 305.9407876536, 309.070039330008], [299.695, 302.26518432, 304.8182980128, 307.35263017958397]]], 'coords': {'escenarios': {'dims': ('escenarios',), 'attrs': {}, 'data': ['Tendencial', 'Aspiracional']}, 'ano': {'dims': ('ano',), 'attrs': {}, 'data': [2020, 2021, 2022, 2023]}, 'tipo_vehiculo': {'dims': (), 'attrs': {}, 'data': 'Buses'}, 'energia_vehiculo': {'dims': ('energia_vehiculo',), 'attrs': {}, 'data': ['BEV', 'Convencional']}}, 'name': 'Nuevos 2020-2028'})
da_forcalculation = xr.DataArray.from_dict({'dims': ('escenarios', 'energia_vehiculo', 'ano'), 'attrs': {}, 'data': [[[5449.0, 5505.734988, 5562.559775520001, 5619.4552605456, 5676.401541062016, 5733.37789069487, 5790.362733696614, 5847.33361926215, 5904.267195156828], [0.0, 52.24501200000003, 106.57982448000006, 163.06713145440008, 221.77129877798416, 282.75840594192977, 346.09628887292206, 411.8545837587772, 480.1047719245175]], [[5449.0, 5495.730624, 5542.15087296, 5588.229639628799, 5633.934696615167, 5679.232664025139, 5724.088976252862, 5768.467847904085, 5812.332238830856], [0.0, 62.24937600000011, 126.98872704000024, 194.29275237120032, 264.23814322483247, 336.90363261166146, 412.3700463166736, 490.7203551168416, 572.0397282504896]]], 'coords': {'tipo_vehiculo': {'dims': (), 'attrs': {}, 'data': 'Buses'}, 'ano': {'dims': ('ano',), 'attrs': {}, 'data': [2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025, 2026, 2027, 2028]}, 'energia_vehiculo': {'dims': ('energia_vehiculo',), 'attrs': {}, 'data': ['Convencional', 'BEV']}, 'escenarios': {'dims': ('escenarios',), 'attrs': {}, 'data': ['Tendencial', 'Aspiracional']}}, 'name': 'Parque'})

首先尝试

ds=da_forcalculation*0

for t in range(2020,2028):
    if t<=2023:
        ds=ds.drop_sel(ano=t)
        ds=xr.concat([ds,given_projection.sel(ano=t)], "ano")
    else:
        ds=ds.sortby('ano')
        v=da_forcalculation.sel(ano=t)+ds.shift(ano=3).sel(ano=t)
        ds=ds.drop_sel(ano=t)
        ds=xr.concat([ds,v], "ano")
ds

这种尝试的作品，但我希望有一种更好或更清洁的方法可以做到这一点。

（如果某人熟悉Lumina Analytica，那就像动态功能。）

更新

第二次尝试（不起作用），

根据@michael Delgado的评论，

da_final=da_forcalculation*0

for t in range(2020,2028):
    if t<=2023:
        da_final.loc[{"ano":t}]=given_projection.loc[{"ano":t}]
    else:
        da_final=da_final.sortby('ano')
        da_final.loc[{"ano":t}] = da_forcalculation.loc[{"ano":t}]+da_final.shift(ano=3).loc[{"ano":t}]

我构建了一种更好的方法，可以使用loc sigsment。它获取错误indexError：dimension坐标'Energia_vehiculo'之间的索引和索引对象之间的冲突，所以我认为我需要某种类型的redindex，也许 xr.dataarray.reindex ，但我不知道该怎么做。