使用Python將降水量數據netcdf文件轉換為csv

Question

我正在嘗試將netcdf（* .nc）（經典格式）轉換為CSV。 該文件取自NOAA降水量數據集。

我在這篇文章中找到了有用的代碼； 但是，當我運行它時，出現以下異常：

追溯（最近一次通話）：文件“ ./test2.py”，第31行，位於precip_ts = pd.Series（precip，index = dtime）文件“ /usr/local/lib/python2.7/site-packages/ pandas / core / series.py”，第275行，在init中 raise_cast_failure = True）文件“ /usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py”，第4165行，在_sanitize_array中，異常（“數據必須為一維”）異常：數據必須為一維

這是test2.py腳本（與上面引用的帖子相同）：

#!/usr/local/bin/python2.7

import netCDF4
import pandas as pd

precip_nc_file = 'precip.V1.0.2006.nc'
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)

在“熊貓系列”電話中失敗了。 你能給我任何指導為什么大熊貓失靈嗎？ 我以為應該處理2D數據！

我要尋找的最終結果是一個CSV文件，每行都有lon，lat，datetime，precip值

Answer 1

在這里， pd.Series()似乎期望使用一維對象。 而整個蒙版陣列大於一維。 因此，要訪問感興趣的數組部分，可以通過' .data '等添加。下面的代碼顯示了如何將precip_ts保存到csv 。 我對從這里下載的.nc文件的結構了解得不夠多（ precip.V1.0.2006.nc ）。 因為結果序列中元素的數量不相等。 因此，很難知道哪些值與其他值在同一行。 例如： lat有120個值，而lon有300個值。 另一方面，如果所有數組的長度相同，則可以將它們組合成單個pandas數據框，然后另存為csv文件（在最底部編碼）。

導入庫

import netCDF4
import pandas as pd
import numpy.ma as ma

來自下面重復問題的代碼

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'][:]

precip_nc_file = 'precip.V1.0.2006.nc'
nc = netCDF4.Dataset(precip_nc_file, mode='r')
nc.variables.keys()

編輯線以下：替換dtime與dtime.data訪問掩蔽陣列

precip_ts = pd.Series(dtime.data, index=dtime)

另存為.csv

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

僅當不同系列的所有值都具有相同的長度時，下面的代碼才可以將它們全部保存到單個數據幀中。 這對我不起作用，因為下載的文件創建了一系列不相等的長度。

df = pd.DataFrame({
    'lat': lat,
    'lon': lon,
    'dtime': dtime,
    'precip': precip 
})
df.head(2)