我正在从 NCEP/NCAR Reanalysis 1 的 netCDF 文件中读取风分量(u 和 v)数据以进行一些计算。我正在使用 xarray 来读取文件。
在其中一项计算中,我想屏蔽掉低于某个阈值的所有数据,使它们等于 Missing_value 属性。我不想使用 NaN。
但是,当使用 xarray 读取数据时,missing_value 属性(出现在 netCDF 文件的变量中)不会复制到包含数据的 xarray.DataArray。
我找不到使用 xarray 从 netCDF 文件变量复制此属性的方法。
这是我正在尝试做的事情的示例:
import xarray as xr
import numpy as np
DS1 = xr.open_dataset( "u_250_850_2009012600-2900.nc" )
DS2 = xr.open_dataset( "v_250_850_2009012600-2900.nc" )
u850 = DS1.uwnd.sel( time='2009-01-28 00:00', level=850, lat=slice(10,-60), lon=slice(260,340) )
v850 = DS2.vwnd.sel( time='2009-01-28 00:00', level=850, lat=slice(10,-60), lon=slice(260,340) )
vvel850 = np.sqrt( u850*u850 + v850*v850 )
jet850 = vvel850.where( vvel850 >= 12 )
#jet850 = vvel850.where( vvel850 >= 12, vvel850, vvel850.missing_value )
最后一个注释行是我想要做的:使用missing_value属性来填充vvel850 < 12。最后一个未注释的行给了我NaN,这是我试图避免的。
这是 xarray 从 netCDF 读取数据时的默认行为吗?不管是与否,我如何从文件变量中获取这个属性?
附加信息:我正在使用 PyNGL ( http://www.pyngl.ucar.edu/ ) 来绘制等值线图,但它不适用于 NaN。
谢谢。
马特乌斯
最佳答案
“missing_value”属性保存在 encoding
字典中。其他属性(例如“units”或“standard_name”)保存在 attrs
字典中。例如:
v850.encoding['missing_value']
您可能还对一些可能对您的用例有所帮助的其他 xarray 功能感兴趣:
xr.open_dataset
有一个mask_and_scale
关键字参数。这将关闭将缺失/填充值转换为 nan。DataArray.to_masked_array
会将DataArray
(用 NaN 填充)转换为numpy.MaskedArray
,以用于 Matplotlib 或 PyNGL 等绘图程序.
关于python - 从 netCDF 文件读取数据时 Missing_value 属性丢失?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55651483/