将netcdf文件加载到xarray数据集中时，为什么将NaN引入维度变量答案

【问题标题】：Why are NaNs introduced into dimension variable when loading a netcdf file into xarray dataset将netcdf文件加载到xarray数据集中时，为什么将NaN引入维度变量
【发布时间】：2017-10-01 15:11:47
【问题描述】：

我是 xarray 的新手，所以我想知道我是否做错了什么。

我有一个 netcdf 文件，其中包含三个组（A、B、C），每个组都包含几个只有时间维度的变量以及相应的“time_dimension”变量。时间维度变量的值使用 Unix 时间戳。

在下面的示例中，我打开 Netcdf 文件并打印出每个组的时间戳的最小值和最大值。这给了我预期的时间戳范围。

然后，我使用 open_dataset 命令将 netcdf 文件中的每个组加载到 xarray 数据集中。对于这些数据集，我再次打印出时间维度坐标时间戳的最小值和最大值。最小值与直接读取 netcdf 文件得到的值相同，但最大值包含两个组（A 和 B）的 NAN。

虽然我没有在代码中展示出来，但是 NAN 值都位于 xarray 变量值数组的末尾。此外，A 组包含 4 个 NAN 值，而 B 组包含更多。另请注意，netcdf 变量的大小与每个组的 xarray 变量相同。

有谁知道为什么当 NAN 值从 netcdf 导入 xarray 时，它们会被引入我的时间维度坐标中？

这是我用来演示问题的代码

import xarray as XR
from netCDF4 import Dataset

Filename = r'C:\temp\My_data.nc'

#-------------- load netcdf data directly -----------

print('netcdf')  

root = Dataset(Filename,'r',format='NETCDF4')
grp = root.groups['A']
dt = grp.variables['time_dimension'][:]
print('group A: ',min(dt), max(dt))

grp = root.groups['B']
dt = grp.variables['time_dimension'][:]
print('group B: ',min(dt), max(dt))

grp = root.groups['C']
dt = grp.variables['time_dimension'][:]
print('group C: ',min(dt), max(dt))

root.close()

print('   ')
print('   ')

#-------------- load netcdf data via xarray -----------

print('xarray loaded from netcdf')

ax = XR.open_dataset(Filename, group='A', decode_times=False)
dt = ax['time_dimension'].values
print('group A: ', min(dt), max(dt))
ax.close()

ax = XR.open_dataset(Filename, group='B', decode_times=False)
dt = ax['time_dimension'].values
print('group B: ', min(dt), max(dt))
ax.close()

ax = XR.open_dataset(Filename, group='C', decode_times=False)
dt = ax['time_dimension'].values
print('group C: ', min(dt), max(dt))
ax.close()

这是上面代码的输出

netcdf
group A:  1417532400.0 1480406400.0
group B:  1392129000.0 1439217000.0
group C:  1432913400.0 1436888700.0


xarray loaded from netcdf
group A:  1417532400.0 9.96920996839e+36
group B:  1392129000.0 9.96920996839e+36
group C:  1432913400.0 1436888700.0

【问题讨论】：

标签： python netcdf python-xarray

【解决方案1】：

问题似乎是由于当 Netcdf 文件变量是从屏蔽的 numpy 数组创建时未指定 Fill_value 或 missing_value 引起的。

这似乎允许将掩码的 NaN 值传递到 xarray 数据集。

在 Netcdf 文件变量被折叠时设置 Fill_value 解决了这个问题。

【讨论】：