Coordinates xarray为非NaN的变量值获取最高坐标

是否有一种矢量化方法可以从空气中提取

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，从风中提取

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ds = xr.merge([
    xr.DataArray([3, 5, 6], coords={'init': [0, 1, 2]}, dims='init', name='air'),
    xr.DataArray([8, 7, np.nan], coords={'init': [0, 1, 2]}, dims='init', name='wind')
])

循环方法是：

xr.merge([
    ds[var]
    .dropna('init', how='all')
    .isel(init=-1)
    .drop('init')
    for var in ds.data_vars
])

返回：

<xarray.Dataset>
Dimensions:  ()
Data variables:
    air      int64 6
    wind     float64 7.0

尺寸：（）
数据变量：
国际航空64 6
风浮标647.0

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但我不希望它循环遍历每个变量并使用dropna（dropna对于大数组需要很长时间），因此我想知道是否有替代方法。

我认为最简单的解决方案是向前填充：

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ds.ffill（'init'）.isel（init=-1）

我认为最直接的解决方案是向前填充：

ds.ffill（'init'）.isel（init=-1）