NetCDF get_dims 太多值无法解包

Question

我正在使用 NetCDF 文件 (.nc) - 600+MB。

import netCDF4
from netCDF4 import num2date
import numpy as np
import os
import pandas as pd

# Open netCDF4 file
file_location = '2m dewpoint temperature.nc'
f = netCDF4.Dataset(file_location)

为了将文件转换为 CSV，我首先找到它的属性

# Find the attributes
print(f.variables.keys())

Output: dict_keys(['longitude', 'latitude', 'expver', 'time', 'd2m'])

然后，提取变量并在尝试获取维度时

# Extract variable
d2m = f.variables['d2m']
 
# Get dimensions
time_dim, lat_dim, lon_dim = d2m.get_dims()
time_var = f.variables[time_dim.name]
times = num2date(time_var[:], time_var.units)
latitudes = f.variables[lat_dim.name][:]
longitudes = f.variables[lon_dim.name][:]

我收到以下错误

time_dim, lat_dim, lon_dim = d2m.get_dims()
ValueError: too many values to unpack (expected 3)

这是怎么回事，我该如何解决？

编辑 1

print(d2m.get_dims())的输出是

(<class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'time', size = 94750, <class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'expver', size = 2, <class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'latitude', size = 33, <class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'longitude', size = 53)

编辑 2

df.head() 对于

Answer 1

你似乎有超过 3 个维度。因此，这应该会失败：

time_dim, lat_dim, lon_dim = d2m.get_dims()

您只需要检查 d2m.get_dims() 给您的内容，然后修改该行。

转换为 csv 的更快方法是使用 xarray:

import xarray as xr
import pandas as pd
ds = xr.open_dataset(file_location)
df = ds.to_dataframe().reset_index()
# subset the dataframe etc.    
df.to_csv(filename, index=False)

Answer 2

作为 @user2856 said，我得到了元组解包代码所期望的暗淡数。

为了得到合适的调光量，我运行

print(d2m.get_dims())

输出是

(<class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'time', size = 94750, <class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'expver', size = 2, <class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'latitude', size = 33, <class 'netCDF4._netCDF4.Dimension'>: name = 'longitude', size = 53)

因此我只是将出错的行调整为

time_dim, expver_dim, lat_dim, lon_dim = d2m.get_dims()

然后一切运行顺利，包括转换为.CSV。

NetCDF get_dims 太多值无法解包

NetCDF get_dims too many values to unpack

python

netcdf

export-to-csv

pandas

netcdf4