读取netCDF文件中的数据时，Missing_value属性丢失了吗？

Question

我正在从NCEP / NCAR Reanalysis 1的netCDF文件中读取风成分（u和v）数据，以进行一些计算。我正在使用xarray来读取文件。

在其中一个计算中，我想屏蔽掉一些阈值以下的所有数据，使它们等于missing_value属性。我不想使用NaN的。

但是，使用xarray读取数据时，missing_value属性（存在于netCDF文件中的变量中）不会复制到包含数据的xarray.DataArray。

我找不到使用xarray从netCDF文件变量复制此属性的方法。

这是我正在尝试做的一个例子：

import xarray as xr
import numpy as np

DS1 = xr.open_dataset( "u_250_850_2009012600-2900.nc" )
DS2 = xr.open_dataset( "v_250_850_2009012600-2900.nc" )

u850 = DS1.uwnd.sel( time='2009-01-28 00:00', level=850, lat=slice(10,-60), lon=slice(260,340) )
v850 = DS2.vwnd.sel( time='2009-01-28 00:00', level=850, lat=slice(10,-60), lon=slice(260,340) )

vvel850 = np.sqrt( u850*u850 + v850*v850 )

jet850 = vvel850.where( vvel850 >= 12 )
#jet850 = vvel850.where( vvel850 >= 12, vvel850, vvel850.missing_value )

最后一个注释行是我想要做的：使用missing_value属性来填充vvel850 <12的位置。最后一条未注释的行给了我NaN，我正在努力避免。

从netCDF读取数据时，它是xarray的默认行为吗？无论是否，我如何从文件变量中获取此属性？

另外一个信息：我正在使用PyNGL（http://www.pyngl.ucar.edu/）制作等高线图，它不适用于NaN。

谢谢。

马修

Answer 1

“missing_value”属性保存在encoding字典中。其他属性如“units”或“standard_name”保存在attrs字典中。例如：

v850.encoding['missing_value']

您可能还对其他一些可能有助于您的用例的xarray功能感兴趣：

1. xr.open_dataset有一个mask_and_scale关键字参数。这将关闭将缺失/填充值转换为nans。
2. DataArray.to_masked_array将DataArray（填充NaNs）转换为numpy.MaskedArray，用于绘制Matplotlib或PyNGL等绘图程序。