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

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读取NetCDF文件(***.nc)

回顾:【气候软件】Python读取气象数据 NetCDF文件(***.nc)


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:

5 \) p/ l/ e8 p5 f- B

1a1e28f7de9c02c666ed97dbd5fd2a72.png

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;


" H, q" I% e3 |

  • " p) I; |3 J+ @- ?9 _" @
  • 7 X% V8 ?' D% X" m# |5 s/ E

  • + q9 {* [* p  V6 y6 j4 [

  • * k: C4 F1 d  m; _9 z; j
  • 8 a* O" T0 t  K0 ]

  • ; j! c  Q8 |) Y2 Z; W
  • & S2 y7 {* v$ b! @" ^" P

  • 2 X1 c+ X0 l- n

  • " U% j( R8 j5 K; [
    ) T. n8 y5 u5 t

#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
# n7 @( T: i" Y% S  s  X

# D4 ~  V9 t/ e  J! \

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:

ba790cde36edf774adba4d7236ae5bae.png


2 G- E2 X8 ]! E) h8 _. L, ?" ]1 L
, g) n/ g$ N. w) V) S  c' z$ @

读取TXT文件

9 _6 X% p7 Q$ x2 f; @5 @

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:

9b1379a3b4909ed05af149774d062cda.png

%读取txt文件用到pandas库包中.read_csv()函数;


5 i& r: Z4 j1 Y% f9 e* Q8 q7 R

  • 4 w. R3 L+ ?/ {1 x( N

  • : T; y1 L2 ~$ s* o0 w3 K- c8 `" J

  • : b! R& \7 Q* m, `5 p7 l5 U

  • 3 W( k- Z  X1 {$ Y4 E
  • ) o3 K& F1 u7 b1 W2 {+ U5 X

  • - @! _( d. q$ s9 H% {& P
  • + ?& m: U7 F! r* ]* Q- m4 b

  • $ p( {, ~* a* F& U3 t2 j' [# S4 f

  • 1 C* r. a- _1 K) d# Y$ w, s' S: a+ N9 ~

#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)" G5 R; `8 h0 B4 m


& }8 n2 u' d, u3 @7 X

读取结果显示:

cdeaa0ac0572f4c8f1dcd31b2cedc757.png

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。


    + i$ `/ i. }  @! |# l* E6 r! T; Y

+ N6 R4 p2 `; {& ^3 p' c1 H2 x. w) l2 Y6 B; {6 p7 v
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有风
活跃在2022-10-29
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