Python 方法的作用是：强制将DataArray的数据类型更改为float 问题描述

我有一个包含

int

s的数据集，我想根据一些条件选择一个子数据集，但我想保留整数数据类型。在我看来，Xarray force将整数数据更改为float数据类型

示例设置 代码 输出

尺寸：（尺寸0:13）
协调：
*尺寸0（尺寸0）int64 01 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
数据变量：
数字（dim_0）int64 93 99 49 35 92 14 41 57 28 59 74 1 15
name（dim_0）这是因为使用numpy（xarray在引擎盖下使用）ints没有表示
NaN
s的方法。因此，对于大多数
，其中的
结果，需要强制该类型浮动

如果
drop=True
并且每个被屏蔽的值都被删除，这实际上不是一个约束-您可以让新数组保留其数据类型，因为不需要
NaN
值。这在xarray中目前还没有，但可能是一个附加功能。
根据，
xarray.Dataset.where（）
返回“与调用方相同的类型”，因此不应该发生这种情况。是的，我对NaN也有同样的猜测。是同意关于
drop=True
。我可以在Github上打开一个问题吗？如果可以的话，我会尽量抽出时间提交请求。是的，这是个好主意。FWIW您可以使用
astype
强制返回ints。虽然强制返回ints本身的问题是我必须迭代所有转换为float的
DataArray
s，但这并不像保留它那样好。抛开繁琐的代码不谈，当已有
DataArray
s应该是
dtype
float
时，会出现其他复杂情况。如果希望它们都是
int
，则不需要迭代：
xr.Dataset（{'a'：xr.DataArray（np.random.rand（10,3）），'b'：xr.DataArray（np.random.rand（10））.astype（'int'））
有效。
import numpy
import xarray

nums = numpy.random.randint(0, 100, 13)
names = numpy.random.choice(["babadook", "samara", "jason"], 13)
data_vars = {"num": xarray.DataArray(nums), "name": xarray.DataArray(names)}
dataset = xarray.Dataset(data_vars)
print(dataset)

subdataset = dataset.where(dataset.num < 50, drop=True)
print(subdataset)