xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据,即只能读取单个物理量。 如果nc文件中含有多个物理量,用open_dataarray()读取会报错,因此建议统一都用open_dataset()来读取文件。 提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset()假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此...
Xarray 采用open_dataset/open_dataarray函数读取NetCDF 文件,采用to_netcdf方法将数据写入文件。 接下来首先创建一些数据集,并使用to_netcdf将数据写入硬盘 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ds1=xr.Dataset(data_vars={"a":(("x","y"),np.random.randn(4,2)),"b":(("z","x"),...
import xarray filepath = "./dataset/xxx.nc" ds = xarray.open_dataset(filepath) 常用属性 print(ds.dims) print(ds.coords) print(ds.variables) 按指定维度的索引筛选数据 ds["data"].isel(lat=0) ds["data"].isel(lat=slice(0, 2)) 按指定维度的值筛选数据 ds["data"].sel(lon=10) ds["...
通俗的讲Variable< DataArray< Dataset (<指包含于的意思),这样解释并不完全准确,但是对于初学者来说这样理解是没有问题的。 2.Xarray中的数据结构是怎样被识别和标记的呢? 前边提到,可以通过对维命名的操作实现数据筛选和处理,实现数据的标记和命名是通过以下几个定义实现的: 1.Dimension: 维,维度的维,比如说在...
使用xarray库中的open_dataset函数读取nc文件: import xarray as xr data = xr.open_dataset('file.nc') 1. 2. 3. 3. 处理数据 在这一步,你可以对数据进行筛选、转换等操作。比如,提取特定变量并转换为pandas DataFrame: df = data.to_dataframe() ...
xarray.open_dataset()读取Dataset类型数据,即能读取多个物理量。 xarray.open_dataarray()读取DataArray类型数据,即只能读取单个物理量。 如果nc文件中含有多个物理量,用open_dataarray()读取会报错,因此建议统一都用open_dataset()来读取文件。 提取物理量 ...
【摘要】 import xarrayxds = xarray.open_dataset(nc_file, decode_cf=True)NetCDF 文件遵循一些编码 datetime 数组 (作为具有 ‘units’ 属性的数字) 以及打包和解包数据约定。如果 open_dataset 方法设置了 decode_cf = True (默认值),xarray 会根据CF规则(一般只需要知道此解码过程即... ...
2. 使用open_dataset函数读取nc数据文件并加载为xarray的数据集: ds = xr.open_dataset('data.nc') 3. 使用to_array()函数将xarray数据集转换为numpy array格式的数据: arr = ds.to_array().values 4. 使用np.isnan()函数检查缺失值在数组中的位置: ...
以下是Python代码,用于提取经纬度信息对应的站点数据,并转换为DataFrame: import xarray as xr import pandas as pd # 读取nc文件 ds = xr.open_dataset('your_file.nc'...
#导入库import xarray as xr#nc文件所在的绝对路径path='D:\\data\\sst.nc'#在python中需要使用双斜杠# 读入文件data=xr.open_dataset(path) 读取nc文件后,可以在终端输入data,查看文件的相关信息,进行下一步的数据处理 写入nc文件: ds = xr.Dataset( data_vars={ "a": (("x", "y"), np.random....