怎么用python合并多個有規則命名的nc文件

這篇文章主要介紹“怎么用python合并多個有規則命名的nc文件”，在日常操作中，相信很多人在怎么用python合并多個有規則命名的nc文件問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”怎么用python合并多個有規則命名的nc文件”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

現有多個nc文件，命名除了年份不同外，其他皆相同。希望將多個的nc文件合并為一個。

其中，每個nc文件內包含如下內容，包含12個月均數據

因此，我們可以知道，合并兩個nc文件，time應該=‘24’，合并三個，time=‘36’。以此類推，合并x年，time=x*12。

主要通過xarray實現合并功能，并寫出合并后的nc文件:

#導入用到的庫
import xarray as xr
import os
#首先，利用一個循環將需要合并的年份挑選出來。我這里選擇1982-2012年的數據
file_xadv=[]
for year in range(1982,2013):    
	fn=os.path.join(path2,'xadv'+'%04.0f'%year+'.mon.161x720.nc')
    file_xadv.append(fn)

運行后可以得到所有完整路徑的文件列表：

下面就是進行合并啦：

#合并nc文件，通過xarray打開nc文件，并得到所需變量的xarray.DataArray，之后利用xarray.concat()實現合并的功能
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')

運行發現合并好啦：

xarray.concat()官方介紹如下：

xarray.concat

例外，官網也給出了其他的合并方式，大家可以按需所求：

1、有關沿單個維度組合數據集或數據數組的信息，使用 concatenate。

2、有關合并具有不同變量的數據集，使用 merge。

3、 有關合并具有不同索引或缺失值的數據集或數據數組的信息，使用 combine。

4、有關沿多個維度組合數據集或數據數組的信息，使用 combining.multi。

Combining data

附上完整實現代碼：

import xarray as xr
import os

path2='E:\\BaiduNetdiskDownload\\MSE_budget\\xadv\\'
file_xadv=[]


for year in range(1982,2013):
     fn=os.path.join(path2,'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')#輸出合并后的nc文件

到此，關于“怎么用python合并多個有規則命名的nc文件”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！