如何基于Xarray获取三维云数据中符合阈值的最高层对应值？

最优一步法 #

无需单独计算索引，直接结合where和max即可得到目标结果。先用where过滤掉低于阈值（0.6）的数值，再沿海拔维度（c）取最大值——max会自动忽略nan，且对应最高海拔层（假设c索引越大海拔越高）的有效数据：

# 直接生成目标2D数据数组
top_cloud = cloud.where(cloud > 0.6).max(dim='c')

运行结果完全符合期望：

>>> top_cloud
<xarray.DataArray (a: 2, b: 2)>
array([[0.6108219 , 0.84218767],
       [       nan, 0.82793776]])
Dimensions without coordinates: a, b

基于已有索引的方法 #

如果已经得到符合条件的最高层索引index，可通过以下步骤提取对应值：

1. 将索引转为整数类型（用-1占位nan的位置）
2. 用isel按索引提取数据，再用where将无效位置（原索引为nan）恢复为nan

# 处理索引类型并保留无效标记
index_int = index.where(index.notnull(), -1).astype(int)
# 提取对应数据并恢复nan
top_cloud = cloud.isel(c=index_int).where(index.notnull())

该方法适配已提前计算好索引的场景，同样能得到目标结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Guimeteo