我有一个维度为 year、lat、lon 和变量 x 的数据集，我正在对其执行函数以确定其他一些统计数据。
对于我选择的一个 lat/lon 单元格，我能够对 1000 年中的每一年的单个 x 值从最大到最小进行排序，并删除了 nans，留下一个排序的一维数组。从那里，我做了一个函数来确定给定的排名值，然后从一维数组中提取给定排名的 x 值。
例子：
x 值数组 = [6, 10, 5, nan, 4, nan, 3]
排序数组 = [10, 6, 5, 4, 3]
在计算的排名处提取 x 值，例如排名=2
该 lat/lon = 6 的最终排名值
这个过程非常适合单点，但我正在尝试对整个数组中的每个网格单元纬度/经度执行这个过程，我觉得这应该很简单，但我无法将这些函数应用到一个完整的数组
谢谢！
【问题讨论】：
标签： python arrays python-xarray
如果您包含单个单元格的代码，这可能会有所帮助。还有，你哪里有问题？
如果您的数组适合内存，您始终可以使用.values 获取底层 numpy 数组，然后应用例如sort 或 argsort；只要确保你选择了正确的轴。这些 numpy 函数通常总是对整个数组起作用。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html
请注意，为了提高内存访问效率，理想情况下您对最后一个轴进行排序。这可能需要转置您的数组，以便 year 是最后一个维度。
有关更多背景信息，请参阅此答案： What is the difference between contiguous and non-contiguous arrays?
apply_ufunc，就像 Ray Bell 在 cmets 中建议的那样，可能是最好的解决方案。
如果问题是您的数组太大而无法放入内存，请尝试分块读取数据集（超过 x 和 y，而不是年份），apply_ufunc 方法对于使用 dask 流式传输数据变得必要。
【讨论】：