Python11：读取不同Netcdf和txt格式的气象数据（xarray库和pandas...

读取NetCDF文件（***.nc）

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本例以一套CMIP6的BCC-CSM2-MR模式输出的全球tas（表面气温）变量1850-2014年的历史格点资料为例：（数据下载地址：www.52ocean.cn）

文件信息查看如下：

! ]$ g! C- _6 `8 X5 e* a. B

可以看到，文件的坐标有时间time， 经度lon，纬度lat，高度height，变量有表面气温tas。

%读取nc文件用到xarray库包中.open_dataset（）函数；

%提取某时间范围内、某经纬度范围内的数据用到.loc[]函数；

2 ?9 G1 H' ]( K' U

• 
  
• 
  * C+ }1 N2 k/ m
• 
  
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  + e4 J0 R, \; H
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  % u* {% u; T& k+ p# }6 @& d) S- l0 B
• 
  ; |6 _. H; i  C1 A
• 
  
• 
  - I$ C: s/ `1 n: K! Q! w0 Z1 x
• 
  
  

#1引库import xarray as xr#2数据（数据免费下载后台输入“BCC-CSM2-MR数据”回复获取）data = xr.open_dataset('tas_Amon_BCC-CSM2-MR_historical_r1i1p1f1_gn_185001-201412.nc', decode_times=False)print(data)  #输出显示数据信息，便于了解tas = data['tas']  #提取变量tas数据  a = tas.loc[15.5:74.5]  # 提取time在15.5至74.5区间内的数据b = tas.loc[15.5:74.5, 40:55, 115:135]  #选取了lat在40°N-55°N，lon在115°E-135°E范围的数据
4 D  h2 @: C9 q. y1 l) h

读取（time时间在15.5至74.5区间内，lat纬度在40°N-55°N，lon精度在115°E-135°E）范围结果显示：

7 A8 J! ^) j6 z5 o5 t4 j3 g% \
) g, }4 D1 c% _. B/ ?

读取TXT文件

9 o3 K5 R6 Q* `# n9 Q" y

回顾：【气候软件】Python2：读取TXT文本格式的数据

站点数据是气象数据很重要的一部分，尤其是在观测数据方面，站点数据一般存放于.txt(.csv)文件中，首先就需要读取数据。

以一套中国气象数据网下载的某省的1979-2019年逐月气温数据为例，数据文件格式为TXT文本格式：（数据下载地址：www.52ocean.cn）

TXT文本保存的数据如下图所示：

%读取txt文件用到pandas库包中.read_csv（）函数；

• 
  ! C+ ]0 \% m4 w* G! ]+ @
• 
  - E/ T+ F( t$ e, t" K% `( F
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    n3 s' Z3 r8 D4 r
• 
  
• 
  2 g; l% K6 h8 f
  - e* J6 e7 ^+ O! q! @* f

#1引库import pandas as pd#2数据##skiprows跳过了前1行的文件头##sep=','为文件中数据以逗号间隔；若以空格为间隔修改为sep='\s+'#设置导入 数据 的列名称data = pd.read_csv("tem.txt", skiprows=1, sep=',', header=None)  print(data)
. U! d" ?" Z3 C! y" ~

读取结果显示：

可以看到，文件的数据有22列，492行，第0列是年份，第1列是月份，剩余列数是变量数据。

skiprows=1表示跳过了前1行的文件头（因为第一行的数据中含有非数字的字符，所以选择跳过不读取）。

如果其他文件中数据是以空格为间隔，则sep='\s+'定义了数据间隔为空格。

header：设置导入 数据 的列名称，默认为 "infer"，注意它与下面介绍的 names 参数的微妙关系。

names：

• 当names没被赋值时，header会变成0，即选取数据文件的第一行作为列名。

• 当 names 被赋值，header 没被赋值时，那么header会变成None。如果都赋值，就会实现两个参数的组合功能。

  
  1 P" H6 w+ |  i: g* w% D' ^

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