使用 Python 将降水数据 netcdf 文件转换为 csv答案

【问题标题】：Convert Precipitation Data netcdf file to csv Using Python使用 Python 将降水数据 netcdf 文件转换为 csv
【发布时间】：2018-12-24 05:11:55
【问题描述】：

我正在尝试将 netcdf (*.nc)（经典格式）转换为 CSV。该文件取自 NOAA 降水数据集。

我在this post 中找到了有用的代码；但是，当我运行它时，我得到了这个异常：

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件“./test2.py”，第 31 行，在 precip_ts = pd.Series(precip, index=dtime) 文件“/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py”，行 275，在 初始化 raise_cast_failure=True) 文件“/usr/local/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/series.py”，行第4165章 raise Exception('Data must be 1-dimensional') Exception: Data must be 1-dimensional

这是 test2.py 脚本（与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)

它在 Pandas 系列电话会议上失败了。你能给我任何指导为什么熊猫会失败吗？我认为它应该处理 2D 数据！

我正在寻找的最终结果是一个 CSV 文件，其中每一行都有 lon、lat、datetime、precip 值

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas netcdf4

【解决方案1】：

这里，pd.Series() 似乎期待一个一维对象。而整个掩码阵列超过一维。所以要访问感兴趣的数组部分，可以通过'.data'等添加它。下面的代码显示了如何将precip_ts保存到csv。我不太了解我从here (precip.V1.0.2006.nc) 下载的“.nc”文件的结构。因为结果系列中的元素数量不相等。因此，很难知道哪些值与其他值在同一行。例如：lat 有 120 个值，而lon 有 300 个值。另一方面，如果所有数组的长度相同，则可以将它们组合成一个 pandas 数据帧，然后保存为csv 文件（代码最底部）。

导入库

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

下面重复问题的代码

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()

编辑下面的行：将dtime 替换为dtime.data 以访问屏蔽数组

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

另存为 .csv

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

只有当不同系列的所有值都具有相同的长度时，才能使用下面的代码将它们全部保存到单个数据帧中。这对我不起作用，因为下载的文件创建了一系列不相等的长度。

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

【讨论】：