使用Python将txt文件转为nc文件

fanxu

使用Python将txt文件转为nc文件

这段时间要批量使用nc文件，这里提供一个我自己编写的txt转nc文件的程序

首先载入所需库

import netCDF4 as nc            

from netCDF4 import Dataset

import pandas as pd

import os

from pandas import DataFrame as df

import numpy as np

输入txt文件位置和nc文件输出位置

filepath = "~/txt/"

#nc文件位置

filenames = os.listdir(filepath)

#批量读取文件名

file_path = '~/nc/'

#nc文件输出位置

#下面进入批量处理

for file_name in filenames:

   

    nc_pro =Dataset(file_path+file_nc+'.nc', 'w', format = 'NETCDF4')

#使用Dataset创建nc文件

nc_pro.createDimension('al',None)

   nc_pro.createDimension('temp',None)

   nc_pro.createDimension('RH',None)

   nc_pro.createDimension('pha',None)

    #命名nc文件变量，None，为自由维度

    al =nc_pro.createVariable('al',np.float64,('al'))

    temp =nc_pro.createVariable('temp',np.float64,('temp'))

    rh =nc_pro.createVariable('RH',np.float64,('RH'))

    pha =nc_pro.createVariable('pha',np.float64,('pha'))

    #设置nc文件中变量类型，这里使用的是float64

   

    al.units = 'm'

    rh.units = '%'

    temp.units ='K'

    pha.units ='pha'

    #定义变量单位

   

  data =pd.read_csv(filepath+file_name)

   #使用panda中的read_csv读取txt文件

  data_df =data['height\tPha\ttemp\tRH'].str.split('\t',expand = True)

#由于我读取的txt文件只输入到了一个columns，所以我使用这个语句进行了分列

    nc_df =df(data_df.values, columns=['al','pha','temp','RH'])

    #将分列后的dataframe文件columns重新命名

    nc_pro['al'][:] =nc_df['al'].values

    nc_pro['rh'][:] =nc_df['RH'].values

    nc_pro['pha'][:] =nc_df['pha'].values

    nc_pro['temp'][:] =nc_df['temp'].values

    #将数值输入到nc文件中

nc_pro.close()

#为避免内存的占用，写完一个关闭一个

Aniyou

厉害 顶顶顶