Python：努力掩盖数据集的一部分

Question

我确信有一个简单的解决方法，我对 Python 相当陌生，可以在 Matlab 中完成此操作。

我正在尝试为海洋数据屏蔽某个纬度和经度框。

我可以为纬度和经度创建布尔蒙版图。这给了我 101 个纬度乘 131 个经度（来自全球数据集 181 x 361）。但无法弄清楚如何以相同的方式屏蔽我的 2d 数据集，因此我可以将其绘制在 pcolormesh 图上。

基本上，我的形状不正确。 如何屏蔽我的数据集（与 lat x lon 的原始形状相同），以便子集的形状与我的 lats/longs 相同，因此所选区域是可绘制的？

lat_mask=[(lat<=50)&(lat>=-50)]   #boolean for lat area
lat_masked=lat[lat_mask]          #the lat subset i want

lon_mask=[(lon>=-120)&(lon<=70)]
lon_masked=lon[lon_mask]

#Mask the Dataset - Error here. How I imagine it should work but does not 

data_masked=data[lat_mask,long_mask]  #this is how i would do it in matlab but not even close

#something like this works a bit better but is still not functional 
lam,lom= np.meshgrid(lat_mask,lon_mask)
data_masked = np.ma.array(data,mask=lom)

#plot
plt.pcolormesh(lom,lam,data)

感谢您的宝贵时间。

Answer 1

如果 data 是一个 numpy 数组，那么下面的脚本应该可以解决您的问题

m, n = data.shape
data_masked = data[np.arange(m)[lat_mask][:, None], np.arange(n)[long_mask]]

Answer 2

您必须将掩码直接应用于数据框，而不是列名：

masked_data = data[
   (data["lat_col_name"] <= 50) & 
   (data["lat_col_name"] >= -50) & 
   (data["lon_col_name"] >= -120) & 
   (data["lon_col_name"] <= 70)
]