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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:


/ g# k3 d  C# x; N* a

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;


4 o' A  Q' R0 x
  • & }" O7 v/ d3 b: B3 G9 G
  • 0 K7 b) f& b5 `& z& a1 S
  • 8 _6 C3 q$ x% @' g5 y9 r6 q

  • ; O! x, j+ O! Q$ w1 J* ~! u

  • 1 g/ Q6 G6 R  l4 d

  • - Z3 T6 |$ ~3 r* j) f

  • - F  y! O& z# T2 J5 k2 p  S
  • 4 _* D# j4 a1 v. S/ E  K' K

  • 8 {2 D9 \$ M! c! e! w! i
    2 n+ D% ~' x# M2 e: G1 N: T2 E  J$ |

#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8 D4 n# M4 `( E6 f


0 z5 Z  K+ D* K/ 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


( ~- _! Q( f8 h: d  }( n+ _8 V& o' ^) R- a: L

读取TXT文件


  P* a$ m2 a7 |0 \$ ?

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;

' y" h; G, L1 J& b. d; U0 H8 P1 V2 L

  • , A/ a" j2 ?3 r, D7 n& ^+ M
  • , L  q- S# Y3 P) M# M% O
  • ( o" }! D) L2 L5 A0 K

  • 3 R6 j4 X* ]. @! H

  • ' o/ w, [& _8 |0 \0 j6 P1 A6 Q
  • % f( ~* m$ B9 n) |4 a

  • 3 f, k7 }9 a: b. a8 {

  • , K- k* H) e" j$ |( q0 z

  • / z8 @3 k( a( \, n3 U
    ! y9 F2 b3 z* p- L& b" L

#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)2 o( L; n  N- ^: g, x$ g


0 W! y" d; S0 z% Q+ E* \  B" C$ C

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。


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有风
活跃在2022-10-29
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