У меня есть набор данных Xarray с нерегулярными значениями для ежедневных данных. Иногда бывает два значения на один день, иногда есть разрыв на несколько дней.

[Timestamp('2015-04-01 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-01 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-03 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-03 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-05 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-06 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-06 00:00:00')]

Если я подам заявку resample ()

model.resample(time='1D').mean()

Я заканчиваю с

[Timestamp('2015-04-01 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-02 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-03 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-04 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-05 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-06 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-07 00:00:00')]

Но я ищу для повторной выборки данных, как это

[Timestamp('2015-04-01 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-03 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-05 00:00:00'),
 Timestamp('2015-04-06 00:00:00')]

Какие варианты у меня есть, чтобы получить значения .mean () в равные дни без добавления нового времени в модель? Я пытаюсь воспроизвести проблему в небольшом примере:

value_1 = np.arange(0,7,1)
times = np.array(['2015-04-01', '2015-04-01', '2018-01-03', '2018-01-03', '2018-01-05', '2018-01-05', '2018-01-06'], dtype='datetime64')

time_ = xr.Dataset(
        data_vars={'value':    (('time'), value_1)},
        coords={'time': times})

time_resample = time_.resample(time='1D').mean().sel(time=slice('2015-04-01', '2015-04-06'))

print(time_.time, time_resample.time)


<xarray.DataArray 'time' (time: 7)>
array(['2015-04-01T00:00:00.000000000', '2015-04-01T00:00:00.000000000',
       '2018-01-03T00:00:00.000000000', '2018-01-03T00:00:00.000000000',
       '2018-01-05T00:00:00.000000000', '2018-01-05T00:00:00.000000000',
       '2018-01-06T00:00:00.000000000'], dtype='datetime64[ns]')
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 2015-04-01 2015-04-01 ... 2018-01-06 <xarray.DataArray 'time' (time: 6)>
array(['2015-04-01T00:00:00.000000000', '2015-04-02T00:00:00.000000000',
       '2015-04-03T00:00:00.000000000', '2015-04-04T00:00:00.000000000',
       '2015-04-05T00:00:00.000000000', '2015-04-06T00:00:00.000000000'],
      dtype='datetime64[ns]')
Coordinates:
  * time     (time) datetime64[ns] 2015-04-01 2015-04-02 ... 2015-04-06
0
till Kadabra