pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2016-08-31'))补全这段代码选取26-33N/106-122E区域的数据

好的，这里是补全后的代码：

pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2016-08-31'), lat=slice(26, 33), lon=slice(106, 122))

这段代码与之前的代码基本相同，只是在 `sel` 方法中多了两个参数：`lat` 和 `lon`。通过 `slice` 函数指定了纬度范围为 26-33 北，经度范围为 106-122 东。这样就可以选取出 26-33N/106-122E 区域的数据，并且时间范围为 1961 年 1 月 31 日至 2016 年 8 月 31 日。

相关问题

ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31')) print(pre.values)怎么读出不是nan的数据

如果您想读取非 NaN 的数据，可以使用以下代码：

import numpy as np
import xarray as xr

ds = xr.open_dataset(pth)
pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961-01-31', '2010-08-31'))

# 找到非 NaN 的值的索引
not_nan_idx = np.where(~np.isnan(pre))

# 使用索引获取非 NaN 的值
non_nan_values = pre.values[not_nan_idx]

print(non_nan_values)

这里，我们使用 `np.where` 函数找到 `pre` 变量中非 NaN 的值的索引。然后，我们使用这些索引从 `pre.values` 中获取非 NaN 的值。

注意，这种方法可能会导致内存问题，因为它将所有的非 NaN 值都复制到一个新的数组中。如果您的数据集非常大，可能需要使用其他方法来处理 NaN 值。

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2010')) print(pre.values)为什么输出的值全都是缺测值

这可能是由于数据集中的缺失值被表示为特定的值，例如NaN或-9999。在这种情况下，您可以使用xarray中的where()方法将缺失值替换为NaN或其他您选择的值。例如，如果缺失值被表示为-9999，您可以使用以下代码将其替换为NaN：

pre = pre.where(pre != -9999, np.nan)

然后您可以再次打印pre的值，看看它是否包含正确的数据。