python读取nc文件时间超范围

一大碗年糕

昨天处理了一些nc数据碰到一个问题记录一下。
问题描述：在用xr.open_mfdataset批量读取nc文件的时候，时间出现了

1. array([Timestamp('1850-06-01 12:00:00'), Timestamp('1850-06-02 12:00:00'), Timestamp('1850-06-03 12:00:00'), ..., cftime.DatetimeProlepticGregorian(2849, 8, 29, 12, 0, 0, 0, has_year_zero=True), cftime.DatetimeProlepticGregorian(2849, 8, 30, 12, 0, 0, 0, has_year_zero=True), cftime.DatetimeProlepticGregorian(2849, 8, 31, 12, 0, 0, 0, has_year_zero=True)], dtype=object)

复制代码

即前后时间的格式不一致，然而nc文件都是统一下载的，研究之后才发现，原因时间跨度太大，超过了 pandas.Timestamp 能安全表示的范围（才知道有范围这一说）。pandas 的时间底层是 int64 纳秒，可表示的时间范围大约是：1677-09-21至2262-04-11。xarray 被迫把后面的时间改用 cftime，于是前后混用了两套时间类型。
解决方法：在读取长期的数据时设置use_cftime=True，避免pandas.Timestamp

任性小王子

非常感谢大佬分享

一大碗年糕

任性小王子 发表于 2026-1-31 13:06
非常感谢大佬分享

不是大佬，记性太差，发帖以防以后碰到忘了

任性小王子

一大碗年糕 发表于 2026-1-31 14:57
不是大佬，记性太差，发帖以防以后碰到忘了

哈哈哈哈哈哈哈

Lancelot

这两种不同的处理时间的数据结构有一些很有意思的问题，Pandas的时间库跟“现实”中的时间对应很好，但对于模拟的时间会出现一大堆问题，比如你要制作一个不考虑闰年的时间序列，或者从0001年开始的时间序列，Pandas基本上做不到的。所以处理模式基本上都是cftime库来搞

一大碗年糕

Lancelot 发表于 2026-2-1 14:59
这两种不同的处理时间的数据结构有一些很有意思的问题，Pandas的时间库跟“现实”中的时间对应很好，但对于 ...

学习了！