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是否有6从空气7和风中提取的矢量化方法？

ds = xr.merge([
    xr.DataArray([3, 5, 6], coords={'init': [0, 1, 2]}, dims='init', name='air'),
    xr.DataArray([8, 7, np.nan], coords={'init': [0, 1, 2]}, dims='init', name='wind')
])

循环方法是：

xr.merge([
    ds[var]
    .dropna('init', how='all')
    .isel(init=-1)
    .drop('init')
    for var in ds.data_vars
])

返回：

<xarray.Dataset>
Dimensions:  ()
Data variables:
    air      int64 6
    wind     float64 7.0

但我不希望它遍历每个变量并使用 dropna （dropna 对于大数组需要很长时间）所以我想知道是否有替代方案。

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我认为最直接的解决方案是前向填充： ds.ffill('init').isel(init=-1)

于 2019-12-11T20:51:44.850 回答