使用 Python 将 NetCDF 文件转换为 CSV 或文本

Posted 2023-03-23

【中文标题】使用 Python 将 NetCDF 文件转换为 CSV 或文本

【英文标题】：Convert NetCDF file to CSV or text using Python

【发布时间】：2017-11-05 16:35:40

【问题描述】：

我正在尝试使用 Python 将 netCDF 文件转换为 CSV 或文本文件。我已经阅读了this post，但我仍然缺少一步（我是 Python 新手）。它是一个包含纬度、经度、时间和降水数据的数据集。

这是我目前的代码：

import netCDF4
import pandas as pd

precip_nc_file = 'file_path'
nc = netCDF4.Dataset(precip_nc_file, mode='r')

nc.variables.keys()

lat = nc.variables['lat'][:]
lon = nc.variables['lon'][:]
time_var = nc.variables['time']
dtime = netCDF4.num2date(time_var[:],time_var.units)
precip = nc.variables['precip'][:]

我不知道如何从这里开始，但我知道这是用 pandas 创建数据框的问题。

【参考方案1】：

我认为pandas.Series 应该可以为您创建一个包含时间、纬度、经度、沉淀的 CSV。

import netCDF4
import pandas as pd

precip_nc_file = 'file_path'
nc = netCDF4.Dataset(precip_nc_file, mode='r')

nc.variables.keys()

lat = nc.variables['lat'][:]
lon = nc.variables['lon'][:]
time_var = nc.variables['time']
dtime = netCDF4.num2date(time_var[:],time_var.units)
precip = nc.variables['precip'][:]

# a pandas.Series designed for time series of a 2D lat,lon grid
precip_ts = pd.Series(precip, index=dtime) 

precip_ts.to_csv('precip.csv',index=True, header=True)

【讨论】：

谢谢！！这是完美的

不客气。您应该接受未来读者的答案。

【参考方案2】：

import xarray as xr

nc = xr.open_dataset('file_path')
nc.precip.to_dataframe().to_csv('precip.csv')

【讨论】：

与所提出的问题相比，您能否更清楚地说明您编写此代码的原因？这段代码如何给出问题的答案？

流行的答案对我不起作用。我不知道为什么（也许我做错了什么？）。似乎 xarray 库以更少的代码行提供了解决方案。这种替代方法可能会为某些人节省时间，就像对我一样。

关于另一个不起作用的答案。我在标准 NOAA mslp netCDF 文件esrl.noaa.gov/psd/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis2/… 上进行了尝试，并在最后第二行得到以下错误：

>>> # 为 2D lat,lon 网格的时间序列设计的 pandas.Series ... precip_ts = pd.Series(precip, index=dtime) Traceback（最近一次调用最后）：文件“”，第 2 行，在 文件“C:\Users\dav500\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py”，第 262 行，在init raise_cast_failure=True) 文件“C:\Users\dav500\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py”，第 658 行，在sanitize_array raise Exception('Data must be 1-dimensional') Exception: Data must be 1-dimensional

非常感谢这对我来说非常完美！我挣扎了几天，但你救了我！

【参考方案3】：

根据你的要求，你或许可以使用 Numpy 的savetxt 方法：

import numpy as np

np.savetxt('lat.csv', lat, delimiter=',')
np.savetxt('lon.csv', lon, delimiter=',')
np.savetxt('precip.csv', precip, delimiter=',')

但是，这将输出没有任何标题或索引列的数据。

如果您确实需要这些功能，您可以构建一个 DataFrame 并将其保存为 CSV，如下所示：

df_lat = pd.DataFrame(data=lat, index=dtime)
df_lat.to_csv('lat.csv')

# and the same for `lon` and `precip`.

注意：在这里，我假设日期/时间索引沿数据的第一维运行。

【讨论】：

谢谢！不幸的是，这不起作用 - 我决定只提取我在其他数据集中使用的所有纬度和经度，然后循环获取每个地方的时间序列。就像我上面提供的链接一样。费时，但有效！