netCDF全称是network Common Data Format(网络通用数据格式)，是由美国大学大气研究协会（University Corporation for Atmospheric Research，UCAR)的Unidata项目科学家针对科学数据的特点开发的，是一种面向数组型并适于网络共享的数据的描述和编码标准。目前，NetCDF广泛应用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多领域。
我们使用python对数据进行分析处理，首先我们需要下载安装netCDF4包，可使用pip一键安装。
此外我们还要用到python中numpy这个数据处理包，安装完成之后我们就可以着手处理数据。这里导入os包是为了处理当前目录下的NC文件。
netCDF文件的数据格式
（图摘自百度百科）
我们重点看第一个特点：自描述性。为什么NC文件具有自描述性？不像一般的数据集，里面只装有纯数据值，NC文件主要用于气象，天文，海洋学等方面，它含有的值都对应着现实世界中的某个变量，结构较为复杂，所以它内部所含有的数据不仅仅是值的集合，它还需要告诉读取它的人自己包含什么样的数据（变量Variable），这些数据在现实世界中代表什么（属性Attribute），以及数据的值依赖于什么（维度Dimension）。
举个例子，假如我们要表示某海洋内部的水压(Pressure)和温度(Temperature)，这时Pressure就是变量Variable，为了得到它的值，我们需要提供如下信息：海洋坐标对应的经纬度（Longitude，Latitude），水深（Depth），若更确切的话可能还有时间（Time），这些就是数据Pressure的维度，即Pressure = f（longitude, latitude, Depth, Time），是个四维的变量。Pressure的属性即是"Pa"（压力单位，Pressure:unit = "Pa"）。而它的维度值从何处得来呢？实际上，每个维度在NC文件中也是一个变量，例如Depth，它是个一维的变量，相当于一个数组，通过索引可以提取它的值。同样它也有自己的属性——Depth:unit="m"（米）。
实际上NC文件它本身还含有关于自己的属性，例如该文件各变量的取值范围，文件的来源，文件的历史信息，文件的版权声明等等，都可以写进去，所以我们说，NC文件具有自解释性。搞清楚了NC文件的结构格式，我们可以开始进行数据的提取。
关于如何获取NC文件的内部信息，我们使用到了python中的netCDF4包来读取：
Dataset即是netCDF4包中提供的读取NC文件的接口，此时我们就拥有了一个数据集，进而查看数据集中的各种信息。
通过调用Dataset提供的各种API可以查看数据集的各种信息，这里输出了NC文件的属性信息：
查看NC文件中变量以及它们的属性：
输出（节选为salinity的输出）：
可见NC对于变量解释的还是十分详细的。
我们需要提取变量salinity的值，我们可以看到它的最后一个属性coordinates有四个值——(time, depth, lat, lon)， 即四维属性。随后我们需要查看这四个变量的信息。
这里输出的是这四个变量的域，可见time只有一个值，类似于标量。
然后输出维度所对应变量的值域，这里只显示了前五个值（实际上depth是40大小，应该有40个值）：
这里需要重点解释一下—，如何通过维度取到变量的值。例如我们看到变量depth是个一维的变量，我们就可以把它看成一维数组，即Depth[0:5] = [0.0, 2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0]，以变量salinity这个四维变量为例，我们已经知道salinity = f(time, depth, longitude, latitude)。现在假设其它三个变量的取值范围如下：
- time = [t1]
- longitude[0:5] = [long1, long2, long3, long4, long5]
- latitude[0:5] = [lat1, lat2, lat3, lat4, lat5]
为了提取变量salinity对应的值，我们需要这样：
- dst["salinity"][0][0][0][0]; # 提取时间t1，深度0.0m，经度long1，纬度lat1的盐度值
- dst["salinity"][0][2][3][4]; # 提取时间t1, 深度4.0m，经度Long4，纬度lat5的盐度值
注意这里数组的索引并不就代表了其所表示维度的值，它们表示的是——该维度取值范围的第N个值（N为索引），所以我们需要查看每个维度的取值范围，并取得他们的索引范围，然后才能利用这个索引范围提取所需数据。
综上所述，处理数据的大致过程是：
- 查看NC文件信息，获取要提取的数据范围
- 通过各个维度的信息，得到索引范围
- 利用for循环读取数据
csv文件的转化
我们还需要一个python包来完成任务，就是pandas包（不是熊猫的意思，是python data analysis 的缩写），它内部有个DataFrame结构，可以很方便的将读取后的数据转化为csv文件结构：
这里的arr就是经过循环处理后得到的numpy数组（Numpy.asarray(...)可以将普通数组转换为pandas能接受的数组），column是csv文件的列名信息。事实上也可以很方便的转化为json文件，如图所示。
展示一下结果：
列名为自行规定的，空值是由于数据文件缺失值，属正常现象，可以自己采用插值方法来填补空白。