將時間序列數據從csv轉換為netCDF python

Question

此過程中的主要問題是以下代碼：

precip[:] = orig

產生以下錯誤：

ValueError: cannot reshape array of size 5732784 into shape (39811,144,144)

我有兩個CSV文件，其中一個CSV文件包含變量（降水）的所有實際數據，每一列都作為一個樁號，它們的相應坐標位於第二個單獨的CSV文件中。 我的示例數據在google驅動器中 。

如果您想查看數據本身，但是我的第一個CSV文件的形狀為（39811，144），而第二個CSV文件的形狀為（171，10）但請注意； 我只將切片的數據幀用作（144，2）。

這是代碼：

stations = pd.read_csv(stn_precip)
stncoords = stations.iloc[:,[0,1]][:144]
orig = pd.read_csv(orig_precip, skiprows = 1, names = stations['Code'][:144])

lons = stncoords['X']
lats = stncoords['Y']

ncout = netCDF4.Dataset('Precip_1910-2018_homomod.nc', 'w')

ncout.createDimension('longitude',lons.shape[0])
ncout.createDimension('latitude',lats.shape[0])
ncout.createDimension('precip',orig.shape[1])
ncout.createDimension('time',orig.shape[0])

lons_out = lons.tolist()
lats_out = lats.tolist()
time_out = orig.index.tolist()

lats = ncout.createVariable('latitude',np.dtype('float32').char,('latitude',))
lons = ncout.createVariable('longitude',np.dtype('float32').char,('longitude',))
time = ncout.createVariable('time',np.dtype('float32').char,('time',))
precip = ncout.createVariable('precip',np.dtype('float32').char,('time', 'longitude','latitude'))

lats[:] = lats_out
lons[:] = lons_out
time[:] = time_out
precip[:] = orig
ncout.close()

我主要將代碼建立在這篇文章的基礎上： convert-csv-to-netcdf，但不包含變量“ TIME”作為第三維，因此這就是我失敗的地方。 我認為我應該期望降水量變量具有以下形式的形狀（39811、144、144），但錯誤表明並非如此。

不完全確定如何處理此問題，感謝您的投入。

Answer 1

由於您具有來自不同測站的數據，因此我建議對您的netCDF文件使用維度station ，而不是將lon和lat分開。 當然，您可以將每個測站的經度和緯度保存為單獨的變量。

這是一種可能的解決方案，以您的代碼為例：

#!/usr/bin/env ipython
import pandas as pd
import numpy as np
import netCDF4

stn_precip='Precip_1910-2018_stations.csv'
orig_precip='Precip_1910-2018_origvals.csv'
stations = pd.read_csv(stn_precip)
stncoords = stations.iloc[:,[0,1]][:144]
orig = pd.read_csv(orig_precip, skiprows = 1, names = stations['Code'][:144])

lons = stncoords['X']
lats = stncoords['Y']
nstations = np.size(lons)

ncout = netCDF4.Dataset('Precip_1910-2018_homomod.nc', 'w')

ncout.createDimension('station',nstations)
ncout.createDimension('time',orig.shape[0])

lons_out = lons.tolist()
lats_out = lats.tolist()
time_out = orig.index.tolist()

lats = ncout.createVariable('latitude',np.dtype('float32').char,('station',))
lons = ncout.createVariable('longitude',np.dtype('float32').char,('station',))
time = ncout.createVariable('time',np.dtype('float32').char,('time',))
precip = ncout.createVariable('precip',np.dtype('float32').char,('time', 'station'))

lats[:] = lats_out
lons[:] = lons_out
time[:] = time_out
precip[:] = orig
ncout.close()

因此有關輸出文件（ ncdump -h Precip_1910-2018_homomod.nc ）的信息如下所示：