如何通过特定变量值从netcdf文件中选择数据？

Question

我正在搜索一个选项，以特定的变量值从NetCDF文件中选择数据。数据集包含时间、纬度和经度坐标以及一系列变量。其中一个变量是带有陆地/公海/海冰/湖泊特定值的掩码。由于公海由ds.mask=1表示，我只想提取位于mask=1的坐标（时间和空间）处的海面温度值。但是，我不想将其他坐标处的海水温度值设置为NaN，而是只保留ds.mask=1的那些坐标和变量值。我知道如何使用xarray进行选择和数据处理。然而，sel/isel只适用于按坐标选择，而不是按变量值选择。任何帮助都将不胜感激。

lati = stormtrack_lat.values
loni = stormtrack_lon.values
timei = stormtrack_datetime.values
tmax = timei.max() + np.timedelta64(10,'D')
tmin = timei.min() - np.timedelta64(10,'D')
SSTskin_subfile = SSTskin_file.sel(time=slice(tmin, tmax))

#HERE I NEED HELP:
#extract data where mask = ocean (1) and use only these data points and keep these only!
SSTskin_subfile_masked = SSTskin_subfile.sel(SSTskin_subfile.mask == 1) #does not work yet (Thrown error: ValueError: the first argument to .isel must be a dictionary)

这是NetCDF文件的结构：

Answer 1

您可以使用 .where 应用 海洋遮罩：

SSTskin_subfile_masked = SSTskin_subfile.where(SSTskin_subfile.mask)

不可能删除所有掩蔽点，因为数据是网格的。例如，如果您在给定纬度只有一个定义值，则必须保留所有值。但是，您可以使用以下方式删除所有值均为NaN的坐标：

SSTskin_subfile_masked.dropna(dim = ['lat', 'lon'], how = 'all')