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。

相关问题

def getrp(pth): ds = xr.open_dataset(pth) pre = ds['pre']修改这段代码，读取1961-2021年的数据

可以使用 `sel()` 方法来选择时间范围，具体修改如下：

import xarray as xr

def getrp(pth):
    ds = xr.open_dataset(pth)
    pre = ds['pre'].sel(time=slice('1961', '2021'))
    return pre

这里使用 `slice()` 函数来选择时间范围，左闭右开区间。`sel()` 方法中的参数 `time` 是数据集的时间坐标，因此可以用来选择时间范围。

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。