Python| 水文 |批量读取NC文件降水数据并导出为Excel相应格式

一、 netCDF4的下载注意事项及whl链接

①首先需要在网上下载相应whl的安装包

（注意：一定要保证版本与Python解释器版本一致，比如我的解释器是3.11版本，电脑是windows64位的系统，那么就选择netCDF4-1.6.5-cp311-cp311-win_amd64.whl进行下载）

在网上看到过一些下载地址，但是好多没法用，这里提供一个，不需要梯子：

https://pypi.org/project/netCDF4/

②安装netCDF4

将下载好的whl文件放在其他的下载Python包放置的目录下，而后win+R进入DOS命令窗口输入如下命令进行安装

pip install netCDF4-1.6.5-cp311-cp311-win_amd64.whl

• 下载超时的话可以在网上找一些镜像网址来用，这里提供一个：

  https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

  • 如果下载失败，常见的问题如下：未安装cftime或者numpy版本太旧

    二、代码内容

    ①数据准备：2010年nc数据文件夹，在其中包含3个子文件夹，每个文件夹中包含有若干nc文件

    

    

    ②代码介绍：

    1. 基本信息查看和确定：

    首先，我们要看一下这些nc文件里都有什么东西：

    import netCDF4 as nc
    import numpy as np #后续寻找合适经纬度的索引需要用到
    #获取相应nc数据的值
    nf = nc.Dataset(r'D:\nc文件处理\CMORPH-0.25-1h01\2010\CMORPH_V1.0_ADJ_0.25deg-HLY_2010040900.nc',encoding='gbk')
    #输出nc数据的相应含义
    print(nf.variables.keys())
    

    显示数据元素分别有：时间、时间范围、纬度、纬度范围、经度、经度范围、降水量。

    

    而后，我们查看时间的具体内容：

    print(nf.variables['time'][:])
    

    显示数据是以秒（seconds）计的，是从1970年1月1日0时以来的秒数。

    

    所以需要将数据转化为更直观更可读的形式：

    time = nc.num2date(nf.variables['time'][:],'seconds since 1970-01-01 00:00:00').data
    

    最后，因为一幅nc数据只有一个时间，所以我们用索引0来读取其具体值，我们再输出可以发现，时间格式已经可以直观判断了：

    print(time[0])
    

    

    1. 我们要确定所需的经纬度范围内有哪些值是符合的，比如我们的经纬度范围是：26°06′N——27°24′N、116°18′E——117°48′E。那么我们可以写一个if语句来筛选打印出符合要求的值和索引

    # 建立2个空列表，用于存放符合条件的经纬度的位置
    lst_wherelat=[]
    lst_wherelon=[]
    # 循环遍历所有纬度
    for i in range(len(var_data_lat)):
        # 要满足纬度范围26°06′N——27°24′N
        if var_data_lat[i] >= 26.1 and var_data_lat[i] = 116.3 and var_data_lon[j] '116.375': lst[6:12], '116.625': lst[12:18], '116.875': lst[18:24],
            					'117.125': lst[24:30], '117.375': lst[30:36], '117.625': lst[36:42]})
            # 添加纬度列
            data[''] = ['26.125', '26.375', '26.625', '26.875', '27.125', '27.375']
            # 使用 insert() 方法将新列插入到指定位置（在第一列位置）
            data.insert(0, '', data.pop(''))
            sheet_names = [str(dt).replace(':', '_').replace(' ', '_') for dt in var_data_time]
            # 将 DataFrame 写入 Excel 的不同 sheet 中
            data.to_excel(writer, sheet_name=sheet_names[0], index=False)
            # 关闭nc文件
            nf.close()
            
        # 保存并关闭ExcelWriter对象
        writer.save()
        writer.close()