处理气象数据（nc4格式数据）
1. 处理气象数据（nc4格式数据）的通用步骤如下：
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读取 nc 数据：使用 Python 中的科学计算库（如 NumPy 或 xarray）读取 nc 数据。 -
数据预处理：可能需要对数据进行预处理，以确保数据的正确性和完整性。 -
数据分析：可以使用 Python 中的数据分析工具（如 pandas）进行数据分析。 -
数据可视化：可以使用 Python 中的可视化工具（如 Matplotlib 或 Seaborn）对数据进行可视化。 -
数据保存：可以使用 Python 中的文件读写模块（如 pickle）将处理后的数据保存到本地。
这些步骤可以根据您的具体需求进行调整，但以上步骤是处理气象数据的通用过程。
2. 处理NC4文件的格式
我这次处理的是降雨的数据，我下载的时候就选择了一个参数，里面有'PRECTOTCORR', 'lat', 'lon', 'time'.其中'time'一共有24层也即一个月采集了24个时辰的降雨数据。那么我需要实现的具体步骤如下：
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需要根据'time'把每24层的'PRECTOTCORR'都提取出来; -
然后自动根据经纬度来模糊匹配到我需要的城市上面，也即有24层'PRECTOTCORR'; -
最后再求其均值; -
并把这个数据放到新建的CSV文件的里面（其中里面包含我所需要的城市、经度、维度）。
3.那么python具体实现如下：
import netCDF4
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取nc4文件
nc_file = netCDF4.Dataset('xxxxx.nc4', 'r')
# 读取'PRECTOTCORR'，'lat'，'lon'，'time'变量
prec_tot_corr = nc_file.variables['PRECTOTCORR'][:]
lat = nc_file.variables['lat'][:]
lon = nc_file.variables['lon'][:]
time = nc_file.variables['time'][:]
# 读取city.csv
city_df = pd.read_csv('city.csv', encoding='gbk')
# 储存每个城市在24个时间层的'PRECTOTCORR'
city_prec = np.zeros((city_df.shape[0], 24))
# 循环24次
for i in range(24):
# 提取当前时间层的'PRECTOTCORR'数据
curr_prec = prec_tot_corr[i, :, :]
# 循环每个城市
for j in range(city_df.shape[0]):
# 计算经纬度差值
lat_diff = np.abs(lat - city_df.iloc[j]['latitude'])
lon_diff = np.abs(lon - city_df.iloc[j]['longitude'])
# 找到经纬度最接近的位置
lat_index = np.argmin(lat_diff)
lon_index = np.argmin(lon_diff)
# 储存对应的'PRECTOTCORR'
city_prec[j, i] = curr_prec[lat_index, lon_index]
# 把对应的'PRECTOTCORR'储存到city.csv文件里面新的一列
city_df['PRECTOTCORR'] = city_prec.mean(axis=1)
city_df.to_csv('city.csv', index=False)
# 输出每个城市在24个时间层的'PRECTOTCORR'的平均值
print(city_df)
nc_file.close()
这只是处理一个月份的，如何批量处理大量的NC4文件，我下篇会详细说明怎么循环读取并存储。
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