Python气象数据处理进阶之Xarray(7)：读写文件

前几文主要讲的是如何处理Xarray中的DataArray和DataSet，现在分享一下如何从nc文件或其他文件中读取数据，以及如何将处理好的数据输出成一个nc文件。

首先还是要再强调DataArray和DataSet的区别，DataArray是一个带标签结构的数组，DataSet是一个数据集，这意味着，从一个nc文件中读取到的全部信息构成了一个DataSet，而nc文件中的某一个变量是一个DataArray。

反之，我们要将一个数据写成nc文件，那么就是要创建一个DataSet。

这个数据结构有点像站点数据，对xy维设定了两层，分别是经纬度，还有一维时间维(whatever，反正是随便创建一个DataSet)。

就可以输出成nc文件了。

当然还可以更懒一点，

直接将abc这个DataArray转成DataSet，DataArray的标签和纬度信息会自动转换。

之后使用to_netcdf即可。

读取的语句也十分简单。

函数只需要基本的路径及文件名，无需像NCL一样声明状态'r'。

Xarray读取多文件也提供了相应函数(我目前没有使用过，我通常都是使用CDO提前处理，大家可以自行尝试)。

根据官方的介绍，Xarray也支持grib文件的读取。

前提是需要一个解码库"eccodes"

或者利用Xarray借助PYNIO去读。

官方文档中还有一部分是关于画图的，然而画图部分个人认为使用matplotlib+cartopy的组合更加灵活，因此Xarray系列到这里应该就完结了。

下一步的计划是按照魏凤英老师的统计方法一书，试着将常用的气象统计方法利用python去实现，但是水平实在有限。

python很多库支持了对nc格式文件的读取，比如NetCDF4，PyNio(PyNio和PyNgl可以看做是NCL的Python版本)以及Xarray等等。

我最初使用PyNio，但是由于NCL到Python的移植并不完全，导致目前远不如直接使用NCL方便，而在接触Xarray库后，发现其功能强大远超NCL(也可能是我NCL太菜的原因)。

安装同其它库一致：

我这里以一套中国逐日最高温度格点资料(CN05.1)为例，其水平精度为0.5°X0.5°。

可以看到，文件的坐标有时间， 经度，纬度，变量有日最高温

我们将最高温数据取出

这与Linux系统中的ncl_filedump指令看到的信息是类似的

Xarray在读取坐标信息时，自动将时间坐标读取为了datetime64 格式，这对我们挑选目的时间十分方便。Xarray通常与pandas配合使用。

比如我们想选取1979.06.01-1979.06.20时期数据，我们只需

再比如我们想选取夏季数据时，只需

更多的时间 *** 作同python的datetime函数类似。

当我们想选取特定经纬度范围(高度)的数据时，.loc[]函数同样可以解决。

在这里，我选取了40°N-55°N，115°E-135°E范围的数据

甚至，我们还可以套娃，同时叠加时间和范围的选取

这足够满足常用到的数据索引要求。

对于这类简单排列的.txt文件，可以通过np.load读取，用pandas的.read_csv更为方便

读取txt的同时，对每列赋予了一个列名，通过data.a可以直接按列名调用相应数据。

对于较复杂的.txt文件，仍可通过该函数读取

skiprows=5跳过了前5行的文件头，sep='\s+'定义了数据间隔为空格，这里用的是正则表达。

pd.read_csv函数有很多的参数，可以处理各种复杂情况下的文本文件读取。

grib文件可通过pygrib库读取

import pygrib

f = pygrib.open('xxx.grb')

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