如何使用 groupby_bins() 在 2 坐标（或任何其他方式）上降低 dataArray 的分辨率

Question

我有一个 dataArray DIN 这样的：

xarray.DataArray 'DIN' (time: 1029 j: 180 i: 600)
[111132000 values with dtype=float32]

    Coordinates:
        latitude (j, i) [-8.074 -8.107 ... -28.56 -28.59]
        longitude (j, i) ...
        time (time) [2014-12-01T02:00:00 ... 2017-09-...]
    Attributes: (3)

我试图通过在较小的网格中取均值来降低坐标系的分辨率以减小尺寸，然后再将其转换为数据框。我尝试了很多方法，但看起来最有希望的一种是使用

groupby_bins() 

功能。我已经创建了我想要的箱子（0.5x0.5 度增量）：

lat_bins = np.arange(DIN.latitude.min(), DIN.latitude.max() + 0.5, 0.5)
lon_bins = np.arange(DIN.longitude.min(),DIN.longitude.max() + 0.5, 0.5)

但是我不知道如何将它传递给以下函数：

grouped = DIN.groupby_bins( **something goes here** , bins=?????).mean()

我不确定如何将这些 bin 转换为针对

groupby_bins()

函数正确格式化的 dataArray 任何指针或替代方法都会有所帮助。