使用xarray加入/合并多个NetCDF文件

Question

我有一个文件夹,包含2006 - 2001年的NetCDF文件,十年块(2011-2020,2021-2030等).

我想创建一个新的NetCDF文件,其中包含连接在一起的所有这些文件.到目前为止,我已阅读过文件:

ds = xarray.open_dataset('Path/to/file/20062010.nc')
ds1 = xarray.open_dataset('Path/to/file/20112020.nc')
etc.

然后像这样合并这些:

dsmerged = xarray.merge([ds,ds1])

这是有效的,但是很笨重,并且必须有一种更简单的方法来自动化这个过程,因为我将为许多不同文件夹的文件夹执行此操作.有没有更有效的方法来做到这一点？

编辑:

尝试使用glob加入这些文件:

for filename in glob.glob('path/to/file/.*nc'):
    dsmerged = xarray.merge([filename])

给出错误:

AttributeError: 'str' object has no attribute 'items'

这只是读取文件名的文本,而不是实际文件本身,所以它不能合并它.如何打开,存储为变量,然后合并而不是一点一点地进行合并？

Answer 1

如果您正在寻找一种简洁的方法来将所有数据集合并在一起,您可以使用某种形式的列表推导和xarray.merge函数来完成它.以下是一个例子:

ds = xarray.merge([xarray.open_dataset(f) for f in glob.glob('path/to/file/.*nc')])

为了响应您遇到的内存不足问题,这可能是因为您拥有的文件比python进程可以处理的文件多.最好的解决方法是使用该xarray.open_mfdataset函数,它实际上使用dask引擎盖下的库将数据分成更小的块来处理.这通常更节省内存,并且通常允许您将数据带入python.有了这个功能,你就不需要了for-loop; 你可以在表单中传递一个字符串glob "path/to/my/files/*.nc".以下相当于以前提供的解决方案,但内存效率更高:

ds = xarray.open_mfdataset('path/to/file/*.nc')

我希望这证明是有用的.