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问使用另一个netcdf文件填充netcdf文件中的nan值。
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Stack Overflow用户

提问于 2019-11-19 00:05:05

回答 1查看 634关注 0票数 2

我试图通过从另一个NetCDF文件(“NetCDf”文件)中获取值来填充NetCDf文件中的nan值(让我们调用是“目标”文件)。the two example files can be downloaded [from here] I正在考虑使用以下框架在python中执行此操作：

步骤1-标识目标文件中的nan值，提取位置(lat/long)，存储在数据文件中

步骤2-从源文件中提取存储的lat/long的相应值

步骤3-将这些值写入目标文件

我想出了以下代码：

import pandas as pd
import xarray as xr
import numpy as np

Source = xr.open_dataset("Source.nc")
Target = xr.open_dataset("Target.nc")

#Step 1 
df = Target.to_dataframe()
df=df.reset_index()
df2=(df.loc[df['ET'].isin([32767,'nan'])])


#Step2
lat = df2["lat"]
lon = df2["lon"]
point_list = zip(lat,lon)

Newdf = pd.DataFrame([])

for i, j in point_list:
    dsloc = Source.sel(lat=i,lon=j,method='nearest')
    DT=dsloc.to_dataframe()
    Newdf=Newdf.append(DT,sort=True)

这有三个问题: 1-我不知道如何做第三步

第二步要花很长时间才能完成，因为可能有很多遗漏点。

3-这只是一段时间的步骤！使用这两个文件。

因此，我相信在python或cdo/Nco…中可能有更好的方法，更容易更快地做到这一点。任何想法和解决方案都欢迎…谢谢你，…请注意，这两个NC文件具有不同的空间分辨率(维度)。

python

netcdf

python-xarray

nco

cdo-climate

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-11-19 00:22:37

为此您可以使用Xarray's where method。如果您关心的是效率，那么您确实希望远离pythonfor循环。下面是一个如何工作的例子：

# these are the points you want to keep
# you can fine tune this further (exclude values over a threshold)
condition = target.notnull()

# fill the values where condition is false
target_filled = target.where(condition, source)

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58924759

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