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我需要对 xarray 数组中的值应用一个非常简单的“匹配语句”:

  1. 如果值 > 0,则取 2
  2. 如果值 == 0,则设为 0
  3. 值在哪里NaN,使NaN

这是我目前的解决方案。我使用NaNs, .fillna, & 类型强制来代替 2d 索引。

valid = date_by_items.notnull()
positive = date_by_items > 0
positive = positive * 2
result = positive.fillna(0.).where(valid)
result

这改变了这一点:

In [20]: date_by_items = xr.DataArray(np.asarray((list(range(3)) * 10)).reshape(6,5), dims=('date','item'))
    ...: date_by_items
    ...: 
Out[20]: 
<xarray.DataArray (date: 6, item: 5)>
array([[0, 1, 2, 0, 1],
       [2, 0, 1, 2, 0],
       [1, 2, 0, 1, 2],
       [0, 1, 2, 0, 1],
       [2, 0, 1, 2, 0],
       [1, 2, 0, 1, 2]])
Coordinates:
  * date     (date) int64 0 1 2 3 4 5
  * item     (item) int64 0 1 2 3 4

...对此:

Out[22]: 
<xarray.DataArray (date: 6, item: 5)>
array([[ 0.,  2.,  2.,  0.,  2.],
       [ 2.,  0.,  2.,  2.,  0.],
       [ 2.,  2.,  0.,  2.,  2.],
       [ 0.,  2.,  2.,  0.,  2.],
       [ 2.,  0.,  2.,  2.,  0.],
       [ 2.,  2.,  0.,  2.,  2.]])
Coordinates:
  * date     (date) int64 0 1 2 3 4 5
  * item     (item) int64 0 1 2 3 4

在熊猫中df[df>0] = 2就足够了。当然,我正在做一些行人的事情,并且有更简洁的方法吗?

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2 回答 2

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xarray 现在支持.where(condition, other),所以现在有效:

result = date_by_items.where(date_by_items > 0, 2)
于 2018-03-23T05:18:42.190 回答
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如果您愿意将内存中的数据作为 NumPy 数组加载,您可以使用 NumPy 修改 DataArray 值:

date_by_items.values[date_by_items.values > 0] = 2

处理这个问题的最简洁方法是,如果 xarray 支持 的other参数where,但我们还没有实现(希望很快——基础已经奠定!)。当它起作用时,您将能够编写date_by_items.where(date_by_items > 0, 2).

无论哪种方式,您都需要执行两次才能应用您的两个条件。

于 2016-08-10T22:30:16.623 回答