用常量替换所有 xarray 数据集值

Question

我有一个 xarray 数据集。我想复制它，使其具有与原件相同的尺寸/坐标/形状。这很简单。

import xarray as xr

n_segs = 4

n_dates = 5

num_vars = 4

dims = (n_segs, n_dates)

das = [xr.DataArray(np.random.rand(*dims), dims=['seg_id', 'date'])

       for i in range(num_vars)]

ds_orig = xr.Dataset({'a': das[0], 'b': das[1], 'c': das[2], 'd': das[3]})

ds_copy = ds_orig.copy(deep=True)

然后我想为副本中的所有值分配一个常量值（假设为 1）。我已经想出如何做到这一点where：

ds_copy.where(ds_copy == np.nan, other=1)

但这假设我的价值观都不会是nan而且有点违反直觉的海事组织。有没有更稳健的方法？

我想我也可以循环遍历数据变量（这是对 Pandas 的建议）... ：

for v in ds_copy.data_vars:

    ds_copy[v].loc[:, :] = 1

也许我在这里寻找的是一种replace方法。

Answer 1

我会推荐循环方法，因为它会保留原始值的数据类型。中只有一个省略号就可以loc了，.data_vars可以省略（数据集有字典接口）：for v in ds_copy:     ds_copy[v].loc[:] = 1要获得更健壮的版本where版本，您可以False直接传递以确保other将始终使用：ds_copy.where(False, 1)在存储 int 和 float 时，保留或不保留 dtype 可能不会有任何影响，但是，如果还有字符串或布尔变量，结果可能会发生巨大变化。