将csv转换为netcdf [英] convert csv to netcdf
问题描述
我试图通过Python将.csv文件转换为netCDF4，但我无法弄清楚如何将信息从.csv表格式存储到netCDF。我主要关心的是我们如何声明的变量从列到一个可行的netCDF4格式？我发现的所有东西通常从netCDF4提取信息到.csv或ASCII。我已经提供了示例数据，示例代码和我的错误声明相应的数组。任何帮助将非常感激。
示例表如下：
站名国家代码纬度mn.yr temp1 temp2 temp3 hpa
某处US 12340 35.52 23.358 1.19 -8.3 -13.1 -5 69.5
某地US 12340 2.1971 -10.7 -13.9 -7.9 27.9
某地美国12340 3.1971 -8.4 -13 -4.3 90.8
我的示例代码是：
＃！/ usr / bin / env python
import scipy
import numpy
import netCDF4
import csv
来自numpy import arange，dtype
#Declare空数组
v1 = []
v2 = []
v3 = []
v4 = []
b $ b
＃打开csv文件并为每个标题声明数组的变量
f = open（'station_data.csv'，'r'）。readlines（）
在f [1：]中的行：
fields = line.split（'，'）
v1.append（fields [0]）#station
v2.append（fields [1]）＃country
v3.append（int（fields [2]））＃code
v4.append（float（fields [3]））＃lat
v5.append（float（fields [3]））＃lon
包含更多的变量，但这只是一个简略列表
print v1
print v2
print v3
print v4
#convert to netcdf4 framework that as a netcdf
ncout = netCDF4.Dataset（'station_data。 nc'，'w'）
＃纬度和经度。包含缺少数字的NaN
lats_out = -25.0 + 5.0 * arange（v4，dtype ='float32'）
lons_out = -125.0 + 5.0 * arange（v5，dtype ='float32'）
＃output data。
press_out = 900. + arange（v4 * v5，dtype ='float32 '）＃1d array
press_out.shape =（v4，v5）＃reshape to 2d array
temp_out = 9. + 0.25 * arange（v4 * v5，dtype ='float32'）＃1d array
temp_out.shape =（v4，v5）＃reshape to 2d array
创建纬度和经度维。
ncout.createDimension（'latitude'，v4）
ncout .createDimension（'longitude'，v5）
＃定义坐标变量。它们将保存坐标信息
lats = ncout.createVariable（'latitude'，dtype（'float32'） .char，（'latitude'，））
lons = ncout.createVariable（'longitude'，dtype（'float32'）。char，（'longitude'，））
＃分配单位属性以协调var数据。
lats.units ='degrees_north '
lons.units ='degrees_east'
＃write data to coordinate vars
lats [：] = lats_out
lons [：] = lons_out
＃创建压力和温度变量
press = ncout.createVariable（'pressure'，dtype（'float32'）。char，（'latitude'，'longitude'））
temp = ncout.createVariable （'temperature'，dtype（'float32'）。char，'latitude'，'longitude'））
< ＃设置单位属性。press.units ='hPa'
temp.units ='celsius'
＃将数据写入变量。 / p>
按[：] = press_out
temp [：] = temp_out
ncout.close （）
f.close（）
错误：
跟踪（最近一次调用）：
文件station_data.py，第33行，在< module>
v4.append（float（fields [3]））＃lat
ValueError：无法将字符串转换为float：
解决方案如果您看到输入文件，则第二行中没有与 Lat 列对应的值。
当你读取csv文件时，这个值即fields [3]被存储为一个空字符串。这就是为什么你得到一个ValueError。
而不是使用默认的函数，你可以定义一个新的函数可以处理这个错误：def str_to_float ）：
try：
number = float（str）
，除了ValueError：
number = 0.0
＃你可以分配一个合适的值，
return number
现在你可以使用这个函数来代替内置的float function方式：
v4.append（str_to_float（fields [3]））
I am trying to convert a .csv file to a netCDF4 via Python but I am having trouble figuring out how I can store information from a .csv table format into a netCDF. My main concern is how do we declare the variables from the columns into a workable netCDF4 format? Everything I have found is normally extracting information from a netCDF4 to a .csv or ASCII. I have provided the sample data, sample code, and my errors for declaring the appropriate arrays. Any help would be much appreciated.
The sample table is below:
Station Name Country Code Lat Lon mn.yr temp1 temp2 temp3 hpa Somewhere US 12340 35.52 23.358 1.19 -8.3 -13.1 -5 69.5 Somewhere US 12340 2.1971 -10.7 -13.9 -7.9 27.9 Somewhere US 12340 3.1971 -8.4 -13 -4.3 90.8My sample code is:
#!/usr/bin/env python
import scipy import numpy import netCDF4 import csv from numpy import arange, dtype#Declare empty arrays
v1 = [] v2 = [] v3 = [] v4 = []# Open csv file and declare variable for arrays for each heading
f = open('station_data.csv', 'r').readlines() for line in f[1:]: fields = line.split(',') v1.append(fields[0]) #station v2.append(fields[1])#country v3.append(int(fields[2]))#code v4.append(float(fields[3]))#lat v5.append(float(fields[3]))#lon #more variables included but this is just an abridged list print v1 print v2 print v3 print v4#convert to netcdf4 framework that works as a netcdf
ncout = netCDF4.Dataset('station_data.nc','w')# latitudes and longitudes. Include NaN for missing numbers
lats_out = -25.0 + 5.0*arange(v4,dtype='float32') lons_out = -125.0 + 5.0*arange(v5,dtype='float32')# output data.
press_out = 900. + arange(v4*v5,dtype='float32') # 1d array press_out.shape = (v4,v5) # reshape to 2d array temp_out = 9. + 0.25*arange(v4*v5,dtype='float32') # 1d array temp_out.shape = (v4,v5) # reshape to 2d array# create the lat and lon dimensions.
ncout.createDimension('latitude',v4) ncout.createDimension('longitude',v5)# Define the coordinate variables. They will hold the coordinate information
lats = ncout.createVariable('latitude',dtype('float32').char,('latitude',)) lons = ncout.createVariable('longitude',dtype('float32').char,('longitude',))# Assign units attributes to coordinate var data. This attaches a text attribute to each of the coordinate variables, containing the units.
lats.units = 'degrees_north' lons.units = 'degrees_east'# write data to coordinate vars.
lats[:] = lats_out lons[:] = lons_out# create the pressure and temperature variables
press = ncout.createVariable('pressure',dtype('float32').char,('latitude','longitude')) temp = ncout.createVariable('temperature',dtype('float32').char,'latitude','longitude'))# set the units attribute.
press.units = 'hPa' temp.units = 'celsius'# write data to variables.
press[:] = press_out temp[:] = temp_out ncout.close() f.close()error:
Traceback (most recent call last): File "station_data.py", line 33, in <module> v4.append(float(fields[3]))#lat ValueError: could not convert string to float:
解决方案If you see your input file, there is no value corresponding to column Lat in second row. When you read the csv file this value i.e.
fields[3]is stored as an empty string"". That's why you are getting aValueError. Instead of using the default function you can define a new function which can handle this error:def str_to_float(str): try: number = float(str) except ValueError: number = 0.0 # you can assign an appropriate value instead of 0.0 which suits your requirement return numberNow you can use this function in place of built-in float function this way:
v4.append(str_to_float(fields[3]))
这篇关于将csv转换为netcdf的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
