netcdf4提取nc文件

Question

我正在用netcdf4提取nc文件，并且我想将里面的缺失值重新赋值，但是运行的时候总是提示“UserWarning: WARNING: missing_value not used since it cannot be safely cast to variable data type”，但程序仍在运行并未报错，但是运行时间非常久
请问有没有什么解决办法
或者有没有将数据中的缺失值重新赋值或是提取出来的方法

目前各位给出的回答都未解决我的问题，因此对问题进行修改使其更加完整：
我需要将缺失值找出并赋值的同时，将缺失值外的数据进行公式计算，我的思路是一个循环语句内部嵌套判断语句，循环指遍历时间，判断为先判断此处是否为缺失值，是的话重新赋值，不是的话运用公式计算
运行结果是带有公式那行出现“UserWarning: WARNING: missing_value not used since itcannot be safely cast to variable data type”的提示，并且运行速度非常慢。

Answer 1

🌈🌈🌈参考通义千问和郭老师的小迷弟雅思莫了-编写提供🌈🌈🌈
您可以参考如下，如果回答的不正确，及时评论区回复我，我会根据你错误描述追加回复，直到您满意为止。

遇到这个问题一般是因为你的missing_value的数据类型和你试图赋给它的值的数据类型不匹配。你的nc文件中的数据可能是整形，而你可能试图用一个浮点数作为它的missing_value，或者反过来。
以下是一个你可能会用到的解决方法：
首先，使用netCDF4库打开文件并查看变量的数据类型和其指定的missing_value：

import netCDF4 as nc
file = nc.Dataset('你的.nc文件的路径')
var = file.variables['你需要处理的变量名']
print(var.dtype, var.missing_value)

这应该会打印出变量的数据类型和其missing_value。
然后，你可以使用numpy的masked array方法，将所有缺失值转变为合理的数值，或者直接将它们排除：

import numpy as np
data = np.ma.masked_values(var[:], var.missing_value)  # 将所有的missing_value转为numpy masked array中的mask
# 假设你想要将缺失值换为-999
data = np.ma.filled(data, -999)

在这段代码中，我们用numpy.ma.masked_values方法将所有的missing_value转为numpy masked array中的mask，然后使用numpy.ma.filled方法将所有的masked值（原本的missing_value）填充为-999。
这样你就可以继续处理你的数据了，而且这个UserWarning不应该再出现。
注意：这个方法不会改变原始的nc文件，你如果需要保存修改结果的话，需要将data输出为新的netCDF文件或者其他你需要的格式。