Python气象数据处理与绘图(1)：数据读取

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。

在成都做网站、成都网站设计、成都外贸网站建设过程中，需要针对客户的行业特点、产品特性、目标受众和市场情况进行定位分析，以确定网站的风格、色彩、版式、交互等方面的设计方向。创新互联建站还需要根据客户的需求进行功能模块的开发和设计，包括内容管理、前台展示、用户权限管理、数据统计和安全保护等功能。

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

更多的时间操作同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')

python3用read()函数读取文件两次，就变成空字符串了

python在读取文件的时候是根据光标位置来读取的。读一行以后光标位置到了下一行。再来个read又到了下一行。

想要重新从头开始读的话用f.seek(0)

将光标位置放到最前面。这样再f.read()就是第一行的内容

还有个方法是f.tell()

告诉你当前光标的位置。你可以把文件都读完了以后f.tell()一下看看光标位置

然后再f.seek(0)

再f.tell()一下看看光标位置

with open() as f跟你截图用的差不多，只不过这种方式不用f.close()，会自动关闭文件句柄。不过也可以手动关闭文件句柄

Python3使用input函数读取输入多行时回车不换行

input函数读取一行输入，默认回车结束，回车符被抹掉，使用循环实现读取多行输入时，回车换行失效，需要做一些处理。

关于换行的一些其他问题（ 参考 ）。

python-读取xls文件

import pandas as pd

import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

folder_location='D:/Users/RE/'  -- 文件所在文件夹位置。

inputfile=folder_location+'数据底表.xlsx'  #打开csv文件

data=pd.read_excel(inputfile)

df=data

这说明数据已经 从xls文件里面读取到了 python中。

之后可以根据一些简单的groupby 等语句进行操作。

以下是函数可选参数

pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None,

            arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,

            convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,

            true_values=None,false_values=None,engine=None,squeeze=False,**kwds)

常用参数解析：

io  ：excel 路径；  必填项 路径需要包含文件名

sheetname ：默认是sheetname为0，返回多表使用sheetname=[0,1]，若sheetname=None是返回全表 。注意：int/string返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe。

header  ：指定作为列名的行，默认0，即取第一行，数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None；

python文件读取与写入

open(filepath) ：打开文件

open(filepath,'r') :打开方式，默认是读取

open(filepath).read() ：读取文件中的内容

open(filepath).readline() :读取文件中一行的内容

open(filepath).readline()[1] :读取文件中的内容，返回值是列表。

open(filepath).close() ：关闭文件

open(filepath).seek(0) ：将光标回到首位

with open()函数，不用close()方法，默认自动关闭，所以需要制定一些规则.

文件内建函数和方法：

open() : 打开文件

read() :输入

readline() :输入一行

seek() :文件内移动

write() :输出

close() :关闭文件

python 文件的打开与读写

/python通过解释器内置的open()函数打开一个文件,并实现该文件与一个程序变量的关联,open()函数格式如下:

/open()函数包含有两个参数:文件名和打开模式.当文件与执行文件在同一文件夹中,直接输入文件名,亦可输入文件的完整路径.打开模式是指以何种方式打开文件,python提供了7种打开模式.

/r/w/x/a模式与b/t/+模式可以组合使用,比如'rt'为文本只读.'rb'为二级制只读.

/文件使用结束后,需要使用close()关闭文件使用权限,释放内存.

/当文件使用文本格式打开时,读写按照字符串方式,采用计算机当前编码或指定编码.

/当文件以二进制方式打开时,读写按照字节流方式.

/python本身将文件读取为一个行序列.

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