我想使用python xarray 'open_mfdataset'连接目录中的50个netCDF文件。它只适用于一小部分netCDF文件，但不能连接全部50个文件。在脚本“ demo.py”中从“ toolbox.py”调用函数时出现此错误：
文件“”，第1行，在 runfile（'data_dir / demo.py'，wdir =''）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / spyder_kernels / customize / spydercustomize.py”， 运行文件中的第827行 execfile（文件名，命名空间）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / spyder_kernels / customize / spydercustomize.py”， 第110行，在execfile中 exec（compile（f.read（），文件名，'exec'），命名空间）
文件“ data_dir / demo.py”，第15行，在 data_files = concat（data_dir，chunks，file_name）
文件“ Python / toolbox.py”，第53行，在 康卡特 data_vars ='minimal'，parallel = False）.chunk（块）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / backends / api.py”， open_mfdataset中的第719行 ids = ids）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / combine.py”， _auto_combine中的第553行 data_vars = data_vars，coords = coords）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / combine.py”， _combine_nd中的第475行 compat = compat）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / combine.py”， _auto_combine_all_along_first_dim中的第493行 data_vars，坐标）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / combine.py”， _auto_combine_1d中的第514行 merged = merge（concatenated，compat = compat）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / merge.py”， 合并中的第532行 变量，coord_names，dims = merge_core（dict_like_objects，compat，join）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / merge.py”， 第445行，在merge_core中 aligned = deep_align（强制，join = join，copy = False，indexs =索引）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / alignment.py”， 第217行，在deep_align中 exclude = exclude）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / xarray / core / alignment.py”， 第133行，对齐 索引=细木工（matching_indexes）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / pandas / core / indexes / base.py”， 第2223行，位于或 返回self.union（other）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / pandas / core / indexes / datetimes.py”， 493行，在工会中 结果= Index.union（this，other）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / pandas / core / indexes / base.py”， 2332行，在工会中 indexer = self.get_indexer（other）
文件 “ anaconda3 / lib / python3.6 / site-packages / pandas / core / indexes / base.py”， 第2740行，在get_indexer中 引发InvalidIndexError（'重新索引仅在唯一时有效'
InvalidIndexError：重新索引仅对唯一值索引有效 对象
我尝试查看单个netCDF文件，并尝试了不同选择的netCDF文件进行串联。我认为可能是因为有多个相同的索引对象吗？但我不太了解。
def concat(data_dir,chunks,file_name):
# data_dir = directory where IMOS glider .nc files exist
# chunks = output variable 'chunks' from function 'find_chunks' - this is a single value
# file_name = specify string for name of file (not including extension e.g. '.zarr')
# concatenate IMOS glider netCDF files in data_dir
data_files = xr.open_mfdataset(data_dir + '*.nc', concat_dim='TIME',data_vars='minimal',parallel=False).chunk(chunks)
print('Data concatenated..')
# I then save the concatenated dataset as a netCDF and .zarr. This only works for smaller slections of netCDF files.
return data_files
我希望可以从函数中返回并保存为netCDF和.zarr文件的级联数据集。