在 xarray 中过滤数据的简洁方法答案

【问题标题】：Concise way to filter data in xarray在 xarray 中过滤数据的简洁方法
【发布时间】：2016-12-17 11:30:51
【问题描述】：

我需要对 xarray 数组中的值应用一个非常简单的“匹配语句”：

如果值 > 0，则设为 2
如果值 == 0，则设为 0
如果值为NaN，则设为NaN

这是我目前的解决方案。我正在使用NaNs、.fillna 和类型强制来代替二维索引。

valid = date_by_items.notnull()
positive = date_by_items > 0
positive = positive * 2
result = positive.fillna(0.).where(valid)
result

这改变了这一点：

In [20]: date_by_items = xr.DataArray(np.asarray((list(range(3)) * 10)).reshape(6,5), dims=('date','item'))
    ...: date_by_items
    ...: 
Out[20]: 
<xarray.DataArray (date: 6, item: 5)>
array([[0, 1, 2, 0, 1],
       [2, 0, 1, 2, 0],
       [1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1],
       [2, 0, 1, 2, 0],
       [1, 2, 0, 1, 2]])
Coordinates:
  * date     (date) int64 0 1 2 3 4 5
  * item     (item) int64 0 1 2 3 4

...到这个：

Out[22]: 
<xarray.DataArray (date: 6, item: 5)>
array([[ 0.,  2.,  2.,  0.,  2.],
       [ 2.,  0.,  2.,  2.,  0.],
       [ 2.,  2.,  0.,  2.,  2.],
       [ 0.,  2.,  2.,  0.,  2.],
       [ 2.,  0.,  2.,  2.,  0.],
       [ 2.,  2.,  0.,  2.,  2.]])
Coordinates:
  * date     (date) int64 0 1 2 3 4 5
  * item     (item) int64 0 1 2 3 4

在 pandas 中 df[df>0] = 2 就足够了。我肯定在做一些行人的事情，而且有更简洁的方法吗？

【问题讨论】：

标签： python python-xarray

【解决方案1】：

如果您愿意将内存中的数据作为 NumPy 数组加载，您可以使用 NumPy 修改 DataArray 值：

date_by_items.values[date_by_items.values > 0] = 2

如果xarray 支持where 的other 参数，最简洁的处理方法是，但我们还没有实现（希望很快——基础已经奠定！）。当它工作时，你就可以写date_by_items.where(date_by_items > 0, 2)。

无论哪种方式，您都需要执行两次才能应用您的两个条件。

【讨论】：

【解决方案2】：

xarray 现在支持.where(condition, other)，所以现在有效：

result = date_by_items.where(date_by_items > 0, 2)

【讨论】：