圣诞节快乐！我对 Python 和 Pandas 还是很陌生，因此非常感谢任何帮助。我正在尝试读取 netCDF 文件，我可以这样做，然后将其导入 Pandas Dataframe。netcDF 文件是 2D 的，所以我只想将其“转储”。我已经尝试过 DataFrame 方法，但它无法识别该对象。大概我需要将 netCDF 对象转换为 2D numpy 数组？再次感谢您提供有关执行此操作的最佳方法的任何想法。
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xarray库处理任意维度的 netCDF 数据，并保留元数据。Xarray 提供了一种打开 netCDF 文件并将它们转换为 pandas 数据帧的简单方法：
import xarray as xr
ds = xr.open_dataset('/path/to/netcdf')
df = ds.to_dataframe()
这将创建一个具有多索引的数据框，其中包含所有维度。不幸的是，Pandas 不支持任意元数据，因此在转换过程中会丢失，但您可以保留ds周围，并使用其中的元数据。
于 2015-03-13T02:24:08.450 回答
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如果您的 NetCDF 文件（或OPeNDAP数据集）遵循 CF 元数据约定，您可以通过使用它们来利用它们NetCDF4-Python package，这使得在 Pandas 中访问它们变得非常容易。（我正在使用包含 Pandas 和 NetCDF4-Python 的 Enthought Python 发行版）。
在下面的示例中，NetCDF 文件通过 OPeNDAP 提供服务，NetCDF4-Python 库允许您打开和使用远程 OPeNDAP 数据集，就像它是本地 NetCDF 文件一样，这非常漂亮。如果您想查看 NetCDF4 文件的属性，请将您的浏览器指向此链接http://geoport-dev.whoi.edu/thredds/dodsC/HUDSON_SVALLEY/5951adc-a1h.nc.html
您应该能够在不进行更改的情况下运行它：
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd
import netCDF4
url='http://geoport-dev.whoi.edu/thredds/dodsC/HUDSON_SVALLEY/5951adc-a1h.nc'
vname = 'Tx_1211'
station = 0
nc = netCDF4.Dataset(url)
h = nc.variables[vname]
times = nc.variables['time']
jd = netCDF4.num2date(times[:],times.units)
hs = pd.Series(h[:,station],index=jd)
fig = plt.figure(figsize=(12,4))
ax = fig.add_subplot(111)
hs.plot(ax=ax,title='%s at %s' % (h.long_name,nc.id))
ax.set_ylabel(h.units)
结果可以在 Ipython Notebook 中看到：http: //nbviewer.ipython.org/4615153/
于 2013-01-24T01:18:17.793 回答
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您可以使用 PyNIO 之类的库将文件读入 pe numpy 数组并将它们提供给 pandas。
PyNIO允许读取多种文件格式，包括经典的 netCDF3 和 netCDF4。
netcdf4-python也可以读取这些 netCDF 格式并且兼容 py3.3
于 2012-12-26T08:05:10.480 回答