如何用python合并多个有规则命名的nc文件
更新时间：2022年03月28日 11:39:13 作者：oceanography-Rookie
在地学领域,nc格式的文件可谓随处可见,这种文件可以存储多维数字矩阵,下面这篇文章主要给大家介绍了关于如何用python合并多个有规则命名的nc文件的相关资料,需要的朋友可以参考下
现有多个nc文件，命名除了年份不同外，其他皆相同。希望将多个的nc文件合并为一个。
其中，每个nc文件内包含如下内容，包含12个月均数据
因此，我们可以知道，合并两个nc文件，time应该=‘24’，合并三个，time=‘36’。以此类推，合并x年，time=x*12。
主要通过xarray实现合并功能，并写出合并后的nc文件:
#导入用到的库
import xarray as xr
import os
#首先，利用一个循环将需要合并的年份挑选出来。我这里选择1982-2012年的数据
file_xadv=[]
for year in range(1982,2013):
fn=os.path.join(path1,'xadv'+'%04.0f'%year+'.mon.161x720.nc')
file_xadv.append(fn)
运行后可以得到所有完整路径的文件列表：
下面就是进行合并啦：
#合并nc文件，通过xarray打开nc文件，并得到所需变量的xarray.DataArray，之后利用xarray.concat()实现合并的功能
xadv_new=[]
for i in range(len(file_xadv)):
xadv=xr.open_dataset(file_xadv[i])['xadv']
xadv_new.append((xadv))
da=xr.concat(hadv_new,dim='time')
运行发现合并好啦：
xarray.concat()官方介绍如下：
例外，官网也给出了其他的合并方式，大家可以按需所求：
1、有关沿单个维度组合数据集或数据数组的信息，使用 concatenate。
2、有关合并具有不同变量的数据集，使用 merge。
3、 有关合并具有不同索引或缺失值的数据集或数据数组的信息，使用 combine。
4、有关沿多个维度组合数据集或数据数组的信息，使用 combining.multi。
附上完整实现代码：
import xarray as xr
import os
path1='E:\\BaiduNetdiskDownload\\MSE_budget\\xadv\\'
file_xadv=[]
for year in range(1982,2013):
fn=os.path.join(path1,'xadv'+'%04.0f'%year+'.mon.161x720.nc')
file_xadv.append(fn)
hadv_new=[]
for i in range(len(file_xadv)):
xadv=xr.open_dataset(file_xadv[i])['xadv']
hadv_new.append((xadv))
da=xr.concat(hadv_new,dim='time')
da.to_netcdf('D:\\desktopppp\\sst_olr\\interp_nan\\xadv_interp.nc')#输出合并后的nc文件
好啦，今天的分析就到这里啦，感兴趣的小伙伴快去尝试一下吧~
到此这篇关于如何用python合并多个有规则命名的nc文件的文章就介绍到这了,更多相关python合并nc文件内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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