两个 x 数组数据集的交集

Question

我有两个 x 数组数据集。

一个名为 foo，维度 x,y,time，变量 a,b,c,d。
第二个称为 bar，是对 foo 进行时间序列分析的结果。
- 这只有维度 x,y 和一个变量 e，其中 e 的所有值都在 0 和 1 之间。

我想使用 bar 来过滤或限制在 foo 中处理的 x,y,time 个数据条目的数量。只有 x,y,time 和 e > 0.8 在每个 x.y 应该被考虑在这里。

我对 X 阵列还是很陌生。我的问题是 'set operation' 以某种方式与或交叉两个 x 数组数据集并期望较小的数据集的心态是否是推理 x 数组的现实方法？

这是我目前所拥有的。

foo = loadDataset()
bar = perform_timeseries_analysis()
filtered_bar = bar > 0.8
#TODO: Use bar to reduce the size of foo

Answer 1

这是最终对我有用的东西

import numpy as np
from example import *

foo = loadDataset() #returns dataset
bar = perform_timeseries_analysis(foo) # returns dataset
mutable_temp = bar.timeseries.values  
mutable_temp[mutable_temp < 0.8] = np.nan 
mutable_temp[np.isfinite(mutable_temp)] = 0
mask = mutable_temp.astype(np.float32)
foo = foo + mask

两个 x 数组数据集的交集

Intersection of two x-array datasets

pandas

geopandas

python-xarray