xarray - 返回满足特定条件的数据，而不必使用for循环

Posted 2021-04-02

我正在使用多维数据da_criteria_1or0_hourly。

数据（变量）为1或0。

print(da_criteria_1or0_hourly)

输出：

<xarray.DataArray (time: 8760, latitude: 106, longitude: 193)>
dask.array<shape=(8760, 106, 193), dtype=int32, chunksize=(744, 106, 193)>
Coordinates:
  * latitude   (latitude) float32 -39.2 -39.149525 ... -33.950478 -33.9
  * longitude  (longitude) float32 140.8 140.84792 140.89584 ... 149.95209 150.0
  * time       (time) datetime64[ns] 2017-01-01 ... 2017-12-31T23:00:00

数据与179212080一样庞大。

我不确定在xarray上我应该使用哪种方法来获取一个新的xarray对象，该对象只返回1（0可以分配NaN或丢弃）的数据。

我试图使用FOR LOOP使用sel打印出每个坐标的数据，但这非常慢。它可能需要永远。

for time_elem in da_criteria_1or0_hourly.coords['time'].values:
    for lat_elem in da_criteria_1or0_hourly.coords['latitude'].values:
        for lon_elem in da_criteria_1or0_hourly.coords['longitude'].values:
            val = da_criteria_1or0_hourly.sel(time=time_elem,latitude=lat_elem,longitude=lon_elem).values
            if (val == 1):
                print(time_elem, lat_elem, lon_elem, val)

有没有更好的方法呢？

答案

如果我理解你的问题正确，xarray.Dataset.where应该是要走的路：

da_criteria_1or0_hourly.where(da_criteria_1or0_hourly == 1)

这将返回一个新的xarray，其中每个非1的条目现在都是NaN。

50x50x50 xarray的时间比较：

for循环：~56.9456s

where：〜00.0020s