文章目录
- 一、气象数据格式（常用）
- 二、单个文件读取
- 1. 常规格式
- 2. CSV格式
- 3. NetCDF格式
- 4. GRIB格式
一、气象数据格式（常用）
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常规格式（Plain Text）：气象数据可以使用纯文本格式进行存储，每行包含特定的数据字段。这种格式简单直观，易于读取和编辑，但对于大规模数据集来说可能不够高效。
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CSV格式（Comma-Separated Values）：CSV格式将数据字段用逗号分隔，每行代表一个数据记录。CSV格式广泛应用于数据表格和电子表格软件，易于导入和导出，适用于大多数数据分析工具。
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NetCDF格式（Network Common Data Form）：NetCDF是一种自描述的二进制数据格式，特别适用于存储科学和气象数据。它支持多维数组和元数据，并提供了快速访问和高效压缩的能力。
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GRIB格式（GRIdded Binary）：GRIB是一种压缩的二进制格式，用于存储大规模气象和地理空间数据。它提供了高度压缩和快速访问的功能，广泛应用于气象预报和气候模型。
二、单个文件读取
1. 常规格式
import pandas as pd
# 读取中国160站温度数据
data = pd.read_csv('中国160站温度.txt')
# 打印读取的数据
print(data)
2. CSV格式
# 读取福建省2011-2023年天气数据
import pandas as pd
df = pd.read_csv("福建省2011-2023天气数据.csv", encoding="gbk")
df.head()
3. NetCDF格式
import xarray as xr
ds = xr.open_dataset("/home/mw/project/ERA5_197901.nc")
ds
4. GRIB格式
import xarray as xr
import Nio
ds = xr.open_dataset("/home/mw/project/fnl_20071206_12_00.grib2", engine="pynio") # 读取2021年7月20日0时FNL再分析数据
ds # 查看数据
下一篇文章将会讲解如何利用Python批量读取多格式的气象数据文件，可以点个关注，等待更新。
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