remplacer Nans avec -9999 dans le fichier netcdf existant avec Python

Question

J'ai un fichier netcdf où l'une des variables ont des nans en elle. Je veux lire le fichier, puis remplacer les nans par -9999. puis sauvegardez les modifications du nouveau fichier netcdf. Jusqu'à présent, j'ai ceci:

import netCDF4 as nc 
from netCDF4 import Dataset 
import numpy as np 

f = Dataset('anen_12km_1yr_san_angelo_00Z_100m_38_small_2014.nc','r+') 
f.variables['wspd_wrf_m'][:][f.variables['wspd_wrf_m'][:] == np.nan] = -9999. 
f.close() 

Quand je rouvre ce dossier et imprimer np.max ou np.min de cette variable que je reçois encore nan au lieu de -9999. Que dois-je faire pour remplacer les nans dans ce fichier netcdf et réécrire un nouveau fichier netcdf avec les changements des nans remplacés?

Answer 1

Vous ne pouvez pas utiliser la comparaison == np.nan. Considérez cet exemple:

arr = np.random.random(3) 
arr[1] = np.nan 
print(arr) 
print(arr == np.nan) 

Cela donne:

tableau

([0,88978822, nan, 0,71066851])

[Faux Faux Faux]

La bonne façon de vérifier pour NaNs utilise np.isnan:

print(np.isnan(arr)) 

qui retourne:

[Faux Vrai Faux]

Vous pouvez l'utiliser pour remplacer le NaN, semblable à ce que vous faites maintenant:

arr[np.isnan(arr)] = -9999 

Answer 2

Comme alternative pour faire cela en python, vous pouvez aussi effectuer ceci en une ligne à partir de la ligne de commande en utilisant CDO:

cdo setmissval,-9999 in.nc out.nc 

Cela va changer toutes les valeurs manquantes à -9999 et également définir les métadonnées _FillValue à -9999 dans le fichier out.nc