我使用xarray从NetCDF文件(.nc(中提取数据。我需要在一组维度(纬度、经度、深度(的每个时间步长提取其中一个变量(化学物质浓度(的第75个百分位数。我用下面的代码来做这个
df = xr.open_dataset("10y_125_365_concentration.nc")
c_75 = df.concentration.quantile(0.75, dim=('latitude', 'longitude', 'depth'))
在给出特定的浓度值之前，结果给出了前几个时间步长的输出"0"。代码似乎计算了整个阵列的第75个百分位值，然而，我需要提取阵列中不包括零的75个百分值(具有0以外值的浓度阵列的长度随着时间的推移而变化，零值的数量随着时间步长的增加而减少(
xr.DataArray.quantile有一个可选参数skipna，对于float数据类型，默认为True。因此，默认情况下，如果df.concentration有浮点数据，xarray将在后台使用np.nanpercentile，并跳过无效数据。
所以，您所需要做的就是告诉xarray 0是无效的，应该跳过。您可以使用DataArray.where执行此操作，它将在条件为False:的任何位置返回np.nan
c_75 = df.concentration.where(df.concentration != 0).quantile(
0.75, dim=('latitude', 'longitude', 'depth')
)
性能说明：当前，当在高维阵列的轴的子集上操作时，np.nanpercentile比np.percentile慢得多(例如，大多数xarray用例(。在您的情况下，这似乎是不可避免的，但在其他情况下，如果您的数组中没有无效值，最好传递skipna=False，以允许xarray在后台使用更快的np.percentile操作。但是要小心，如果存在NaN，则np.percentile会返回不正确的结果。