如何直接在Xarray数据集的`time`维度上生成新的`datetime64[ns]`时间坐标

如果您想在现有的time维度上生成新的datetime64[ns]格式，而不是添加一个名为dim_0的维度，您可以使用以下代码：

import xarray as xr
import pandas as pd

# 打开数据集
data = xr.open_dataset('/home/yaodianwen/tp_era5_3hrsum_mekong_mm_defined_invalid_pr_new2.nc')

# 获取时间的起始值和时间步长
start_time = pd.to_datetime('1970-01-01')
time_step = pd.to_timedelta('3H')

# 生成新的时间坐标
times = start_time + data['time'].values * time_step

# 更新数据集的时间坐标
data['time'] = xr.DataArray(times, dims='time')

# 打印更新后的时间坐标
print(data['time'])

在上述代码中，我们首先导入了必要的库。然后，我们使用pd.to_datetime()函数将起始时间和时间步长转换为datetime64[ns]格式。接下来，我们根据起始时间和时间步长计算出新的时间坐标times。最后，我们使用xr.DataArray()将新的时间坐标赋值给数据集的time维度。

请注意，这将使用起始时间和时间步长来计算新的时间坐标，而不是直接从现有的time维度中提取。这样做是因为根据您提供的信息，新的时间坐标与原始的int64类型的时间坐标存在差异。

希望这次能满足您的要求。如果还有其他问题，请随时提问。