如何基于另一DataArray为指定元素赋值？Xarray用法咨询

嘿，我明白你在Xarray里复刻NumPy条件赋值时的困惑——其实Xarray提供了两种很直观的方式来实现这个需求，和你熟悉的NumPy逻辑很贴合，甚至有更简洁的写法！

方法一：复刻NumPy的布尔索引赋值 #

如果你习惯NumPy的写法，Xarray同样支持布尔索引直接赋值，步骤几乎完全一致：

1. 先创建Xarray的DataArray对象（对应你的NumPy数组）：

import xarray as xr
import numpy as np

q_index = xr.DataArray(
    np.array([ [0, 1, 2, 3, 4, 5], [1, 5, 3, 2, 0, 4], ]),
    dims=["row", "col"]  # 可以自定义维度名，方便后续操作，也可以省略用默认维度名
)

2. 初始化全为'other'的数组：

q_kinds = xr.full_like(q_index, 'other', dtype=object)

3. 用布尔索引给符合条件的位置赋值：

# 直接像NumPy一样操作，Xarray会自动处理维度对齐
q_kinds[q_index == 0] = 'gamma'

方法二：使用Xarray原生的where方法（更推荐） #

Xarray提供了where方法，可以一行完成初始化+条件赋值，这也是Xarray更推荐的原生写法，能更好地保留数组的维度和坐标信息：

import xarray as xr
import numpy as np

q_index = xr.DataArray(
    np.array([ [0, 1, 2, 3, 4, 5], [1, 5, 3, 2, 0, 4], ])
)

# where的语法：xr.where(条件, 条件满足时的值, 条件不满足时的值)
q_kinds = xr.where(q_index == 0, 'gamma', 'other')

两种方法最终得到的q_kinds结果和你在NumPy里实现的完全一致：对应q_index为0的位置是'gamma'，其余位置为'other'。如果你的数组带有坐标信息，where方法会自动保留这些元数据，这在处理多维带标签的数据时会更安全便捷。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Exp HP