Missing_value 从 netCDF 文件读取数据时属性丢失？

Question

我正在从 NCEP/NCAR 再分析 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 读取文件。

在其中一个计算中，我想屏蔽所有低于某个阈值的数据，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（存在于 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一个例子：

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 )

最后一条注释行是我想要做的：使用 missing_value 属性填充 vvel850 < 12。最后一条未注释的行给出了 NaN，这是我要避免的。

这是 xarray 从 netCDF 读取数据时的默认行为吗？是与否，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/) 绘制等高线图，它不适用于 NaN。

谢谢。

马特乌斯

Answer 1

"missing_value" 属性保存在 encoding 字典中。 "units" 或 "standard_name" 等其他属性保存在 attrs 字典中。例如：

v850.encoding['missing_value']

您可能还对其他一些可能对您的用例有所帮助的 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 missing/fill 值转换为 nans。
DataArray.to_masked_array 会将 DataArray（用 NaN 填充）转换为 numpy.MaskedArray，用于绘图程序，如 Matplotlib 或 PyNGL。

Missing_value 从 netCDF 文件读取数据时属性丢失？

Missing_value attribute is lost reading data from a netCDF file?

python

netcdf

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