将netcdf文件加载到xarray数据集中时，为什么将NaN引入维变量中

Question

我是xarray的新手，所以我想知道我是否做错了什么。

我有一个netcdf文件，其中包含三个组（A，B，C），每个组包含几个仅具有时间维度的变量以及一个对应的“ time_dimension”变量。 时间维变量使用Unix时间戳作为其值。

在下面的示例中，我打开Netcdf文件并打印每个组的时间戳的最小值和最大值。 这给了我预期的时间戳范围。

然后，我使用open_dataset命令将每个组从netcdf文件加载到xarray数据集中。 对于这些数据集，我再次打印出时间维度坐标时间戳的最小值和最大值。 最小值与直接读取netcdf文件获得的最小值相同，但最大值包含两个组（A和B）的NAN。

尽管我没有在代码中显示它，但是NAN值都位于xarray变量值数组的末尾。 同样，A组包含4个NAN值，而B组包含更多。 还要注意，netcdf变量的大小与每个组的xarray变量相同。

有谁知道为什么从netcdf导入NAN值时将NAN值引入到我的时间维度坐标中？

这是我用来演示问题的代码

import xarray as XR
from netCDF4 import Dataset

Filename = r'C:\temp\My_data.nc'

#-------------- load netcdf data directly -----------

print('netcdf')  

root = Dataset(Filename,'r',format='NETCDF4')
grp = root.groups['A']
dt = grp.variables['time_dimension'][:]
print('group A: ',min(dt), max(dt))

grp = root.groups['B']
dt = grp.variables['time_dimension'][:]
print('group B: ',min(dt), max(dt))

grp = root.groups['C']
dt = grp.variables['time_dimension'][:]
print('group C: ',min(dt), max(dt))

root.close()

print('   ')
print('   ')

#-------------- load netcdf data via xarray -----------

print('xarray loaded from netcdf')

ax = XR.open_dataset(Filename, group='A', decode_times=False)
dt = ax['time_dimension'].values
print('group A: ', min(dt), max(dt))
ax.close()

ax = XR.open_dataset(Filename, group='B', decode_times=False)
dt = ax['time_dimension'].values
print('group B: ', min(dt), max(dt))
ax.close()

ax = XR.open_dataset(Filename, group='C', decode_times=False)
dt = ax['time_dimension'].values
print('group C: ', min(dt), max(dt))
ax.close()

这是上面代码的输出

netcdf
group A:  1417532400.0 1480406400.0
group B:  1392129000.0 1439217000.0
group C:  1432913400.0 1436888700.0


xarray loaded from netcdf
group A:  1417532400.0 9.96920996839e+36
group B:  1392129000.0 9.96920996839e+36
group C:  1432913400.0 1436888700.0

Answer 1

似乎是由于从被掩码的numpy数组创建Netcdf文件变量时，未指定Fill_value或missing_value引起的。

这似乎允许将屏蔽的NaN值传递到xarray数据集。

设置Netcdf文件变量时设置Fill_value解决了此问题。