在xarray中过滤数据的简洁方法

Question

我需要对 xarray 数组中的值应用一个非常简单的 'match statement'：

如果值 > 0，则为 2
其中值== 0，使0
其中值为NaN，使NaN

这是我目前的解决方案。我正在使用 NaNs、.fillna 和类型强制代替 2d 索引。

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

这改变了这个：

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

...为此：

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

虽然在pandas df[df>0] = 2 就足够了。当然我正在做一些行人并且有一个更简洁的方法？

Answer 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，那么处理这个问题的最干净的方法是，但我们还没有实现它（希望很快——基础已经奠定！） .如果可行，您将能够编写 date_by_items.where(date_by_items > 0, 2).

无论哪种方式，您都需要执行此操作两次才能应用您的两个标准。

Answer 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)

在xarray中过滤数据的简洁方法

Concise way to filter data in xarray

python

python-xarray