将netCDF文件导入Pandas数据框架

Question

圣诞快乐！ 我对Python和Pandas还很陌生，所以任何帮助都将不胜感激。 我试图读取一个netCDF文件，这是可以做到的，然后将其导入Pandas Dataframe。该netcDF文件是2D的，因此我只想“倾倒它”。 我尝试了DataFrame方法，但它无法识别对象。 可能我需要将netCDF对象转换为2D numpy数组？ 再次感谢任何有关如何最好执行此操作的建议。

- user1911866

Answer 1

Xarray 库处理任意维度的 netCDF 数据，并保留元数据。Xarray 提供了一种简单的方法来打开 netCDF 文件并将其转换为 pandas 数据帧：

import xarray as xr

ds = xr.open_dataset('/path/to/netcdf')
df = ds.to_dataframe()

这将创建一个带有所有维度的多索引数据框。不幸的是，Pandas不支持任意元数据，因此在转换过程中将丢失它，但您可以保留 ds 并使用该元数据。

- naught101

Answer 2

如果你的NetCDF文件（或OPeNDAP数据集）遵循CF Metadata约定，你可以使用NetCDF4-Python包来利用它们，在Pandas中轻松访问它们。（我正在使用包含Pandas和NetCDF4-Python的Enthought Python Distribution）。

在下面的示例中，NetCDF文件通过OPeNDAP提供服务，NetCDF4-Python库让你像本地NetCDF文件一样打开和处理远程OPeNDAP数据集，这相当不错。如果你想查看NetCDF4文件的属性，请将浏览器指向此链接:http://geoport-dev.whoi.edu/thredds/dodsC/HUDSON_SVALLEY/5951adc-a1h.nc.html

你应该能够无需更改即可运行此代码：

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import netCDF4

url='http://geoport-dev.whoi.edu/thredds/dodsC/HUDSON_SVALLEY/5951adc-a1h.nc'
vname = 'Tx_1211'
station = 0

nc = netCDF4.Dataset(url)
h = nc.variables[vname]
times = nc.variables['time']
jd = netCDF4.num2date(times[:],times.units)
hs = pd.Series(h[:,station],index=jd)

fig = plt.figure(figsize=(12,4))
ax = fig.add_subplot(111)
hs.plot(ax=ax,title='%s at %s' % (h.long_name,nc.id))
ax.set_ylabel(h.units)

可以在这里的Ipython Notebook中查看结果： http://nbviewer.ipython.org/4615153/

- Rich Signell

Answer 3

您可以使用像PyNIO这样的库将文件读入p.e.数组中，并将它们馈送给pandas。
PyNIO允许读取多种文件格式，包括经典的netCDF3和netCDF4。
netcdf4-python也可以读取这些netCDF格式，并且与py3.3兼容。

- joaquin

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如何将一个grib对象保存为.grib扩展名的文件？（grib对象位于jupyter笔记本上） - undefined