我一直在使用 python 包xgrads来解析和读取带有后缀的描述符文件,.ctl
该文件描述了由 GrADS(网格分析和显示系统)提供的原始二进制 3D 数据集,GrADS 是一种广泛使用的软件,可轻松访问、操作和可视化地球科学数据。我一直在使用以下代码将二进制数据读入xarray.Dataset
.
from xgrads import open_CtlDataset
dset = open_CtlDataset('./ur2m_eta40km_2001011312.ctl')
# print all the info in ctl file
print(dset)
<xarray.Dataset>
Dimensions: (time: 553, lat: 36, lon: 30)
Coordinates:
* time (time) datetime64[ns] 2001-01-13T12:00:00 ... 2001-05-31T12:00:00
* lat (lat) float32 -21.2 -20.8 -20.4 -20.0 -19.6 ... -8.4 -8.0 -7.6 -7.2
* lon (lon) float32 -47.8 -47.4 -47.0 -46.6 ... -37.4 -37.0 -36.6 -36.2
Data variables:
ur2m (time, lat, lon) float32 dask.array<chunksize=(1, 36, 30), meta=np.ndarray>
Attributes:
comment: Relative Humidity 2m
storage: 99
title: File
undef: 1e+20
pdef: None
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该.ctl
文件包含从 2001 年 1 月 13 日 12:00:00 到 2001 年 5 月 31 日 12:00:00 之间每 6 小时对预定义区域进行一次估计的湿度预测结果。绘制第一个时间步的结果 (2001-01-13T12:00:00) 我得到了这个:
ds['ur2m'][0,...].plot()
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我想知道是否可以根据以下数据结构创建表格数据xarray.Dataset
并将其导出为单个.csv
或文件:.txt
long lat ur2m time variable datetime
-47.8 -21.2 0 1 ur2m 2001-01-13 12:00:00
-47.4 -21.2 0 1 ur2m 2001-01-13 12:00:00
-47.0 -21.2 0 1 ur2m 2001-01-13 12:00:00
-46.6 -21.2 0 1 ur2m 2001-01-13 12:00:00
... ... ... ... <NA> ... <NA>
-37.4 -7.2 0 553 ur2m 2001-05-31 12:00:00
-37.0 -7.2 0 553 ur2m 2001-05-31 12:00:00
-36.6 -7.2 0 553 ur2m 2001-05-31 12:00:00
-36.2 -7.2 0 553 ur2m 2001-05-31 12:00:00
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原始数据可以在这里找到
试试这个:将 netcdf 转换为 dataframe
df = ds.to_dataframe()
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将数据框保存到 csv
df.to_csv('df.csv')
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