如何有效地校正Xarray数据集的偏度

如何解决如何有效地校正Xarray数据集的偏度

我正在研究CDS API，我有兴趣实现最好的方法，在该方法中，我可以首先找出Xarray DataSet的特定DataArray的偏斜度。然后在同一DataArray上应用任何合适的转换（例如Box Cox）。请注意，DataArray为2D格式（经度和纬度）

问题是：

scipy偏斜方法提供2D数组中每个元素的偏斜度。我了解理想情况下它应该像这样工作，但是我正在寻找的是整个2D DataArray的偏斜值。
我想应用Box Cox以及Xarray DataArray上可用的任何其他转换，但是它们似乎只接受一维数组。如何以最有效的方式对2D或更高维数组实现相同的功能？

我目前正在尝试做的是这样：

import xarray as xr
import scipy.stats as stats

ds = xr.open_dataset("datasets.nc")
tp = ds['tp']

tp = stats.Boxcox(tp)

我期望的是转换后没有扭曲的数据。是否有直接的方法，例如我要尝试的方法？如果没有，我在这里想念什么？

如果我尝试直接在数据数组'tp'上使用Boxcox，则会收到此错误（参考上面第二点）：

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ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-8-bbb0bad8d4d5> in <module>()
----> 1 tp_Boxcox = stats.Boxcox(tp)
      2 tp_Boxcox

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/scipy/stats/morestats.py in Boxcox(x,lmbda,alpha)
   1034     x = np.asarray(x)
   1035     if x.ndim != 1:
-> 1036         raise ValueError("Data must be 1-dimensional.")
   1037 
   1038     if x.size == 0:

ValueError: Data must be 1-dimensional.