Question

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

其中值＆gt; 0，make 2
如果值== 0，则为0
如果值为NaN，请设为NaN

这是我目前的解决方案。我正在使用NaN s，.fillna和＆amp;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

......对此：

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，我正在做一些步行的事情而且还有一种方式吗？

Answer 1

如果您乐意将数据作为NumPy数组加载到内存中，则可以使用NumPy修改DataArray值：

.git

最简单的处理方法是，如果xarray支持date_by_items.values[date_by_items.values > 0] = 2的{{1}}参数，但我们尚未实现（希望很快 - 已奠定基础！）。如果有效，您将能够撰写other。

无论哪种方式，您都需要执行此操作两次才能应用这两个条件。

Answer 2

xarray现在支持.where(condition, other)，因此现在有效：

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

在xarray中过滤数据的简明方法

2 个答案: