如何用二维中最接近的非 NaN 值填充 NaN

Question

我正在尝试用最接近的值填充二维 xarray（纬度、经度）中的 NaN。

我有以下示例代码，其中应用了陆地-海洋掩模。然后我想用它们各自最接近的陆地点值填充海洋点。

我知道 bfill 和 ffill 会按照这些思路做一些事情，但不完全是我想要的。

理想情况下，所有海洋点应在最后填满。

有什么想法吗？

import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import regionmask

def mask_ocean(arr, maskValue=np.nan):
    land = regionmask.defined_regions.natural_earth.land_110.mask(arr)
    masked = xr.where(land==0, arr, maskValue)

    return masked

# Create sample data
lon = np.arange(129.4, 153.75+0.05, 0.25)
lat = np.arange(-43.75, -10.1+0.05, 0.25)
data = 10 * np.random.rand(len(lat), len(lon))
ds   = xr.Dataset({"DC": (["lat", "lon"], data)}, coords={"lon": lon,"lat": lat})

#< Mask ocean
ds = mask_ocean(ds)


#< Plotting
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, subplot_kw={'projection': ccrs.PlateCarree()}) # Use PlateCarree projection
ds['DC'].plot(ax=axes, cmap='Spectral_r', add_colorbar=True, extend='both')
axes.coastlines() # Add coastlines
plt.show()

Answer 1

这是我多次遇到的问题，xarray 没有 有一个适当的方法可以轻松处理这个问题。

一种可能的快速解决方案是使用 CDO

cdo setmisstonn inFile.nc outFile.nc

这基本上就是你想要的。你也可以有一条蟒蛇 cdo 接口 (py-cdo)

outds = cdo.setmisstonn(input=ds,returnXDataset=True)

Answer 2

您可以使用@orlp的这个答案中所示的方法。 对于称为

xarray.DataArray

的

da

（在本问题中，它将是

da = ds.DC

），其工作原理如下：

from scipy.interpolate import NearestNDInterpolator
indices = np.where(np.isfinite(da))
interp = NearestNDInterpolator(np.transpose(indices), da.data[indices])
da[...] = interp(*np.indices(da.shape))

最后一行用最接近的有限值替换

da

中的非有限 (NaN) 值。 然而，“最近的”在这里由索引/网格点的数量定义。 这并不总是等于地球上物理距离测量的最近点。

当

da

的维度超过 2 维时，此解决方案也适用（我也用 3 维进行了测试）。