Python解析nc格式的文件_Python

1、nc文件科普

netcdf（.nc）文件可通过多种专业软件打开，包括panoply、gis工具（如arcgis/qgis）、编程语言（python/r）以及气象数据处理工具（如ncview、meteoinfo），但普通文本编辑器（如记事本）仅能查看原始代码无法解析数据。

专业软件推荐

1.1、panoply。

nasa开发的跨平台工具，专用于气象、海洋等科学数据的可视化，支持netcdf格式的直接读取和图形化展示。官网下载：nasa panoply。

1.2、gis软件。

arcgis：通过multidimension tools模块转换为栅格图层。
qgis：原生支持.nc文件拖拽打开，支持数据符号化处理。

1.3、编程工具。

python：使用netcdf4库或xarray库读取数据。
r语言：通过ncdf4包处理.nc文件。

1.4、气象专用工具。

ncview：轻量级linux工具，适用于wrf模型输出的.nc文件。
meteoinfo：国产开源软件，支持快速读取气象数据。

1.5、其他工具。

cimco edit：数控编程软件，适用于工业nc代码编辑（非气象数据）。
hdfview：支持部分netcdf文件，需配合java环境使用。

1.6、注意事项

cad软件无法直接打开.nc文件，工业nc代码文件（如数控加工文件）需专用转换工具（如诺诚nc转换器）。
文本编辑器（记事本/word）仅显示二进制代码，无法解析科学数据内容。

2、编程工具解析(目前采用的是python)

2.1、编码环境要求

windows需要安装hdf5，python环境需要安装netcdf4库。

2.1.1、hdf5安装

https://support.hdfgroup.org/ftp/hdf5/releases/hdf5-1.12 下载对应的环境版本安装即可

2.1.2、hdf5环境变量配置

需配置 hdf5_dir 环境变量

2.1.3、netcdf4 类库安装

这时候只需要安装编译好的netcdf4库的二进制文件即可：
终端pip安装：

# pip install netcdf4 --prefer-binary

如果是源码安装，可能会报错，一定要留意一下！！！

2.2、python环境安装小结

3、python读取nc文件，并保存csv

废话不多说，直接上代码了。

3.1、详细查看nc文件结构

import netcdf4 as nc
 
def inspect_nc_file(nc_file_path):
    """
    详细查看nc文件结构
    """
    try:
        with nc.dataset(nc_file_path, 'r') as nc_file:
            print("=" * 50)
            print("nc文件基本信息:")
            print("=" * 50)
            
            # 文件格式和维度
            print(f"文件格式: {nc_file.data_model}")
            print(f"文件维度: {nc_file.dimensions}")
            print(f"文件变量: {list(nc_file.variables.keys())}")
            
            print("\n" + "=" * 50)
            print("维度详细信息:")
            print("=" * 50)
            for dim_name, dim in nc_file.dimensions.items():
                print(f"{dim_name}: {len(dim)} 个元素")
            
            print("\n" + "=" * 50)
            print("变量详细信息:")
            print("=" * 50)
            for var_name, var in nc_file.variables.items():
                print(f"\n变量名: {var_name}")
                print(f"  维度: {var.dimensions}")
                print(f"  形状: {var.shape}")
                print(f"  数据类型: {var.dtype}")
                print(f"  属性: {dict(var.__dict__)}")
                
                # 显示部分数据样本
                if len(var.shape) <= 2:  # 只显示低维数据的样本
                    sample_data = var[:]
                    if hasattr(sample_data, 'flatten'):
                        sample_data = sample_data.flatten()
                    print(f"  数据样本: {sample_data[:5]}...")  # 显示前5个值
            
            print("\n" + "=" * 50)
            print("全局属性:")
            print("=" * 50)
            for attr_name in nc_file.ncattrs():
                print(f"{attr_name}: {getattr(nc_file, attr_name)}")
                
    except exception as e:
        print(f"错误: {e}")
 
# 使用示例
inspect_nc_file('wspd_2024.nc')

3.2、读取nc文件并保存csv

注意：需根据3.1代码的输出格式，对应的调整读取与保存代码。

import netcdf4 as nc
import pandas as pd
import numpy as np
 
def nc_to_csv(nc_file_path, csv_file_path):
    """
    将nc文件转换为csv文件
    
    参数:
    nc_file_path: nc文件路径
    csv_file_path: 输出的csv文件路径
    """
    try:
        # 读取nc文件
        with nc.dataset(nc_file_path, 'r') as nc_file:
            # 提取变量数据
            lat = nc_file.variables['lat'][:]
            lon = nc_file.variables['lon'][:]
            data = nc_file.variables['data'][:]
            
            print(f"数据维度: lat={lat.shape}, lon={lon.shape}, data={data.shape}")
            
            # 创建网格坐标
            lon_grid, lat_grid = np.meshgrid(lon, lat)
            
            # 展平数据
            df = pd.dataframe({
                'latitude': lat_grid.flatten(),
                'longitude': lon_grid.flatten(),
                'data_value': data.flatten()
            })
            
            # 保存为csv
            df.to_csv(csv_file_path, index=false)
            print(f"文件已保存到: {csv_file_path}")
            print(f"共 {len(df)} 行数据")
            
    except exception as e:
        print(f"错误: {e}")
 
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    nc_to_csv('wspd_2024.nc', 'wspd_2024.csv')

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