Python 将netCDF文件导入数据帧

圣诞快乐！我对蟒蛇和熊猫还很陌生，所以非常感谢您的帮助。我试图读入一个netCDF文件，我可以这样做，然后将其导入到一个数据帧中。netcDF文件是2D文件，所以我只想“将其转储”。我尝试了DataFrame方法，但它无法识别对象。大概我需要将netCDF对象转换为2D numpy数组？再次感谢您提出的最佳方法。

您可以使用类似PyNIO的库将文件读入p.e.numpy数组，并将其馈送给pandas。
允许读取多种文件格式，包括经典的netCDF3和netCDF4。
还可以读取这些netCDF格式，并且与py3.3兼容

如果您的netCDF文件（或数据集）遵循CF元数据约定，您可以使用来利用它们，这使得在Pandas中访问它们非常容易。（我使用的是Enthound Python发行版，其中包括Pandas和NetCDF4 Python）

在下面的示例中，NetCDF文件是通过OPeNDAP提供的，NetCDF4 Python库允许您打开远程OPeNDAP数据集并使用它，就像它是本地NetCDF文件一样，这非常灵活。如果要查看NetCDF4文件的属性，请将浏览器指向此链接

您应该能够在不做任何更改的情况下运行此操作：

from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import netCDF4

url='http://geoport-dev.whoi.edu/thredds/dodsC/HUDSON_SVALLEY/5951adc-a1h.nc'
vname = 'Tx_1211'
station = 0

nc = netCDF4.Dataset(url)
h = nc.variables[vname]
times = nc.variables['time']
jd = netCDF4.num2date(times[:],times.units)
hs = pd.Series(h[:,station],index=jd)

fig = plt.figure(figsize=(12,4))
ax = fig.add_subplot(111)
hs.plot(ax=ax,title='%s at %s' % (h.long_name,nc.id))
ax.set_ylabel(h.units)

结果可以在Ipython笔记本中看到：

该库处理任意维netCDF数据，并保留元数据。Xarray提供了一种打开netCDF文件并将其转换为数据帧的简单方法：

import xarray as xr

ds = xr.open_dataset('/path/to/netcdf')
df = ds.to_dataframe()

这将创建一个具有多索引的数据框架，其中包含所有维度。不幸的是，Pandas不支持任意元数据，因此在转换过程中会丢失，但您可以保留

ds

，并使用其中的元数据