使用Python将NetCDF文件转换为CSV或文本

Question

使用Python将NetCDF文件转换为CSV或文本

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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的新手）。这是一个包括纬度、经度、时间和降水数据的数据集。

以下是我的代码：

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'][:]

我不确定如何继续，但我知道这涉及使用pandas创建数据帧。

- aliki43

4个回答

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import xarray as xr

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

- Robert Davy

你能否提供更多关于为什么写这段代码而不是回答问题的清晰解释？这段代码如何回答这个问题？ - denis_lor

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流行的答案对我没用。我不确定为什么（可能是我做错了什么？）。似乎xarray库提供了更少的代码行数来解决问题。这个替代方案可能会为一些人节省时间，就像我一样。 - Robert Davy

关于另一个没有起作用的答案。我在标准的NOAA mslp netCDF文件上尝试了它，https://www.esrl.noaa.gov/psd/thredds/fileServer/Datasets/ncep.reanalysis2/surface/mslp.2018.nc，并在倒数第二行获得了以下错误： - Robert Davy

一个专为2D纬度和经度网格的时间序列设计的pandas.Series

... precip_ts = pd.Series(precip, index=dtime) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 2, in <module> File "C:\Users\dav500\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 262, in init raise_cast_failure=True) File "C:\Users\dav500\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 658, in sanitize_array raise Exception('Data must be 1-dimensional') Exception: 数据必须是一维的 - Robert Davy

非常感谢，这对我非常完美地起作用了！我已经苦苦挣扎了好几天，但是你救了我！ - Jane Kathambi

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根据您的需求，您可以使用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=',')

这将输出数据，没有任何标题或索引列。

如果您需要这些功能，可以构建一个DataFrame，并将其保存为CSV文件，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：这里我假设日期/时间索引沿着数据的第一维运行。

- Mac

谢谢！不幸的是，这个方法没有起作用 - 我决定只提取我在其他数据集中使用的所有纬度和经度，并循环遍历每个地点的时间序列。就像我上面提供的链接一样。虽然比较耗时，但它能够正常工作！ - aliki43

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xarray库的替代方案：

import netCDF4
precip_nc_file = r'file_path\file_name.nc'
nc = netCDF4.Dataset(precip_nc_file, mode='r')
cols = list(nc.variables.keys())
list_nc = []
for c in cols:
    list_nc.append(list(nc.variables[c][:]))
df_nc = pd.DataFrame(list_nc)
df_nc = df_nc.T
df_nc.columns = cols
df_nc.to_csv("file_path.csv", index = False)

- Manav Patadia

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可以查看英文原文，
原文链接

- Eric Bridger · Accepted Answer

我认为 pandas.Series 对于您创建带有时间，纬度，经度和降水量的 CSV 文件应该是可用的。

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)