如何使用 XArray 合并特定的 netcdf4

Question

背景

我有 2 年的 netcdf4 文件（每天 1 个 netcdf4 文件）。 我一直在使用 X-Array 来合并文件，使它们易于使用。 所有 netcdf4 文件都遵循相同的命名约定“YYYYMMDD_data_Nx.nc4.nc”

题

但是，如果我只想使用数据子集的子集，例如 1/1/2019 和 31/1/2019 之间的文件，我该怎么办。

我目前所拥有的

import xarray as xr

ds = xr.open_dataset('C:\\Users\\FILES\\*.nc')
df = ds
df.to_csv('export.csv', index=True)

Answer 1

解决了

我看了看xarray readthedocs页面，看到这个的Blurb在open_mfdataset页。

路径（str 或序列）– 形式为“path/to/my/files/*.nc”的字符串 glob 或要打开的显式文件列表。 路径可以作为字符串或 pathlib 路径给出。 如果需要沿多维串联，则路径必须是嵌套的列表列表（有关详细信息，请参阅 manual_combine）。 （字符串 glob 将扩展为一维列表。）

因此，我通过了一个列表

更新和工作代码

import xarray as xr
from datetime import timedelta, date, datetime
import pandas as pd
import numpy as np


# **************
# Date Ranges
# **************
def daterange(start_date, end_date):
    for n in range(int((end_date - start_date).days)):
        yield start_date + timedelta(n)


# Start & End Date
start_date = date(2019, 1, 1)
end_date = date(2019, 1, 31)

# Empty List
filepath = 'C:\\Users\\USER\\FILES\\'
filelist = []

# Loop through all MERRA2 files and add the ones we need to the list
for single_date in daterange(start_date, end_date):
    YYYY = single_date.strftime("%Y")
    MM = single_date.strftime("%m")
    DD = single_date.strftime("%d")
    filename = filepath + YYYY + MM + DD + '_data_Nx.nc'

    filelist.append(filename)

# Merge via X-Array and export to csv
ds = xr.open_mfdataset(filelist, combine='by_coords')
df = ds.to_dataframe()
df.to_csv('export.csv', index=True)