|
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：
U/ f1 c" N2 @, a. K' D: u
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； ' k" ]5 ^9 M5 `, O; b# v0 z
& n, z0 L* w: C1 S/ D8 n. i j- 8 S- a+ B7 J; @
- 8 k) I7 g* I- H+ R- ]- x# Q' e M
- & i) S! {4 U: V1 t+ e
- $ G, F0 o0 F) @7 f! e3 v k
1 C1 r: Y; z$ s, @' w4 }3 e- ' M0 e4 h5 a( K" |7 B
3 M+ r# t2 M- _2 [' s0 y; E- c- ; `1 X( k7 r- ~) [
$ @6 u# ?" ^3 ]' l# C5 l
#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# k# c# J) s: M5 S1 Z* M8 _
/ h6 y& X$ ?; X* [) ?0 V; c/ B3 Z' q
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：
" S. o, \& _3 Z) z9 ^- o" _
6 i& z) O d- b; N, q/ ~
读取TXT文件
2 g& L& [; ]0 B0 b$ E' S J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；
* m2 d8 X: _1 F6 |7 k- g: ?- 3 H9 O( d. N. t' ~( a% |/ f9 _2 H
0 C+ K: \' s' P* l2 O, |- ' s* }6 i$ c7 P- K$ w! A1 i1 g
- w( O( S" k0 Q' {
3 R7 t1 ~6 C/ @7 S& I( f- & B7 y% F8 s3 `2 V4 w1 U i, T) }
- ' { H0 h" W8 p
( |# [8 ~8 u$ c- 6 |4 Y/ n5 y' F# F0 I* {
' ]4 l) @. m8 H5 D0 M9 T4 ^' W
#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)
T6 I7 p: X s p3 T F3 ^; r
. m" ?. e, L4 [$ T. n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： 4 {: n5 g' l) L. @" ]2 d! K, t2 ?
$ y5 h: r# j* a- p0 c: F
| 
