xarray中找到DataArray中大于0的值并获取他们的Coordinates信息

在xarray库中，你可以使用`where()`函数来找出DataArray中的大于0的值，然后结合`.coords`属性来获取这些值对应的坐标信息。以下是一个简单的步骤示例：

import xarray as xr

# 假设我们有一个名为da的数据数组
da = xr.DataArray([1, 2, -3, 4, 5], dims='index', coords={'index': [0, 1, 2, 3, 4]})

# 使用where()函数筛选出大于0的值和它们的索引
mask = da > 0
positive_values = da.where(mask)
positive_coords = positive_values.coords

print("Positive values:", positive_values)
print("Coordinates of positive values:", positive_coords)

在这个例子中，`positive_values`将包含所有大于0的值（[1, 2, 4, 5]），而`positive_coords`则是一个字典，包含了对应于每个值的索引标签，如`{'index': [0, 1, 3, 4]}`。

相关问题：
1. `where()`函数在xarray中有什么作用？
2. 如何在xarray中同时获取数据和其坐标？
3. `.coords`属性的作用是什么？

相关问题

xarray添加dataarray

xarray是Python的一个开源项目，提供了对多维数组数据的标签化操作，特别适用于处理科学数据，如气象、气候、地理信息等。`DataArray`是xarray中的一个核心数据结构，它是一个多维数组，它有一个维度名称、坐标和属性集，这些特性使得`DataArray`比普通的NumPy数组更加适合处理科学数据。

要向xarray中添加`DataArray`，可以使用`xarray.DataArray`类来创建一个新的实例，并且可以通过指定数据（data）、维度名称（dims）、坐标（coords）和属性（attrs）等参数来构造一个`DataArray`对象。下面是一个简单的例子：

import xarray as xr

# 假设我们有一些数据，维度为"time", "lat", "lon"：
data = {
    'time': ['2021-01-01', '2021-01-02'],
    'lat': [30, 40],
    'lon': [-100, -90]
}

# 创建一个DataArray
da = xr.DataArray(
    data=data,  # 这里传入numpy数组或其他数据结构
    dims=['time', 'lat', 'lon'],  # 定义数据的维度名称
    coords={
        'time': pd.date_range('2021-01-01', periods=2),
        'lat': [30, 40],
        'lon': [-100, -90]
    },  # 坐标信息
    attrs={'description': '这是一个DataArray示例'}  # 可选的属性字典
)

# 输出DataArray查看
print(da)

在这个例子中，我们首先导入了xarray库，并创建了一个包含时间和地理坐标的字典。然后使用`DataArray`类创建了一个新的`DataArray`实例，并指定了数据的维度名称和坐标信息。最后，我们可以打印出这个`DataArray`对象，查看它的内容。

检验Xarray.DataArray缺测值数量

你可以使用`xarray.DataArray.isnull()`方法找到缺测值的位置，然后使用`.sum()`方法计算缺测值的数量。具体代码如下：

import xarray as xr

# 创建一个示例 DataArray
da = xr.DataArray([1, 2, None, 4, None])

# 计算缺测值的数量
n_missing = da.isnull().sum().item()
print(f"缺测值数量为：{n_missing}")

输出结果为：

缺测值数量为：2