问题描述
我有一个维度为年、纬度、经度和变量 x 的数据集，我正在执行一个函数来确定其他一些统计数据。
对于我选择的一个纬度/经度单元，我能够从最大到最小对 1000 年中每一年的单个 x 值进行排序，并去除 nans，留下一个排序的一维数组。从那里，我做了一个函数来确定给定的秩值，然后从一维数组中提取该给定秩的 x 值。
示例：
x 值数组 = [6,10,5,nan,4,3]
排序数组 = [10,6,3]
在计算出的排名处拉取 x 值，比如 rank=2
该纬度/经度 = 6 处的最终排名值
这个过程对单点效果很好，但我试图对整个阵列中的每个网格单元经纬度执行这个过程，我觉得这应该很简单，但是我在将这些函数应用到一个完整的数组
谢谢！
解决方法
如果您包含单个单元格的代码，这可能会有所帮助。还有，你哪里有问题？
如果您的数组适合内存，您始终可以使用 .values 获取底层 numpy 数组，然后应用例如sort 或 argsort；只要确保你选择了正确的轴。这些 numpy 函数通常总是作用于整个数组。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.sort.html https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argsort.html
请注意，为了提高内存访问效率，最好对最后一个轴进行排序。这可能需要转置您的数组，以便 year 是最后一个维度。
有关更多背景信息，请参阅此答案： What is the difference between contiguous and non-contiguous arrays?
apply_ufunc，就像 Ray Bell 在评论中建议的那样可能是最好的解决方案。
如果问题是您的数组太大而无法放入内存，请尝试分块读取数据集（通过 x 和 y，而不是年份），并且 apply_ufunc 方法对于使用 dask 流式传输数据变得必要.