【netCDF4-python】netcdfファイルを読み込んでもnanしか出ないときの対処法

netCDF4ファイルの設定によっては、ファイルを読み込んでもすべてnanになることがあります。その原因と対処法を備忘録として残しておきます。

netCDF4ファイル設定の例と原因

例えば「ncdump -c test.nc」としたときに以下のように表示される架空のnetCDF4ファイルがあったとします。
このままでは、printしてもnan値（すべて「-----」）になってしまいます。

dimensions:
        time = UNLIMITED ; // (85 currently)
        latitude = 180 ;
        longitude = 360 ;
variables:
        short test_value(time, latitude, longitude) ;
                test_value:add_offset = 0.f ;
                test_value:long_name = "test_value" ;
                test_value:scale_factor = 0.033f ;
                test_value:units = "ng" ;
                test_value:valid_min = -3.f ;
                test_value:valid_max = 3.3333f ;
        float latitude(latitude) ;
                latitude:units = "degrees_north" ;
        float longitude(longitude) ;
                longitude:units = "degrees_east" ;
        int time(time) ;
                time:units = "year" ;

// global attributes:
                :title = "Test for NetCDF4-Python" ;
                :description = "Test for NetCDF-Python as case valid_max and valid_min" ;
                :history = "Processed by Lato." ;

原因は「valid_min」と「valid_max」です！これらが設定されている場合、この範囲外の数値はnetCDF4-pythonの仕様によりnanになってしまうようです。逆にこれらの値が設定されていなければnan値が表示されることはありません。

原因については以下のサイトが詳しいです。

Usage of valid_min, valid_max attributes for masking data · Issue #670 · Unidata/netcdf4-python

…

https://github.com/Unidata/netcdf4-python/issues/670

対処：nanになるマスクを外す

タイトルの通りです。以下のPythonコードのように、np.whereを使ってマスクを外します。

from netCDF4 import Dataset
import numpy as np

#filei0は対象のnetcdfファイルのパス
nc0 = Dataset(filei0,'r', format='NETCDF4')

latitude = nc0.variables['latitude'][:]
latitude_units = nc0.variables['latitude'].units
longitude = nc0.variables['longitude'][:]
longitude_units = nc0.variables['longitude'].units
time = nc0.variables['time'][:]
time_units = nc0.variables['time'].units
scale_factor0 = nc0.variables['ocean_conc'].scale_factor

#scale_factorを掛けた上でmaskを解除しないと真の値が表示されないので注意
data = nc0.variables['test_value'][:,:,:,:]
var0 = scale_factor0*np.where(data.mask==True, data, data)

#テスト用
print(var0)