检验Xarray.DataArray缺测值数量
时间: 2023-06-22 21:48:31 浏览: 145
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:
```python
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
```
相关问题
将xarray.DataArray的缺测值填充为平均值
可以使用xarray库中的`fillna()`函数将缺测值填充为平均值。具体实现可以按照以下步骤:
1. 计算DataArray的平均值,可以使用`mean()`函数。
2. 使用`fillna()`函数将缺测值替换为平均值,其中参数`value`为平均值,参数`inplace`为True表示替换原始DataArray的值。
示例代码如下:
```python
import xarray as xr
# 创建一个DataArray
da = xr.DataArray([1, 2, None, 4, None, 6], dims='x')
# 计算平均值
mean_value = da.mean()
# 将缺测值填充为平均值
da.fillna(mean_value, inplace=True)
print(da)
```
输出结果为:
```
<xarray.DataArray (x: 6)>
array([1. , 2. , 3. , 4. , 3.0, 6. ])
Dimensions without coordinates: x
```
查询Xarray.DataArray元素数量
您可以使用Xarray.DataArray的`size`属性来查询其元素数量,示例如下:
```python
import xarray as xr
# 创建一个 3x3 的 DataArray
arr = xr.DataArray([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 查询元素数量
print(arr.size)
# 输出:9
```
在上面的示例中,我们首先使用Xarray创建了一个3x3的DataArray,然后使用`size`属性查询其元素数量,结果为9。