我想编写一个NetCDF，每年将包含366天，其中2月28日的值在非闰年的情况下重复为2月29日的值。如何构建时间值的列表/数组，以便2月29日的插槽包含与非闰年期间2月28日相同的时间值？这真的是我想要做的，还是有其他方法通常用于此？我还没有找到如何使用日历属性all_leap或366_day创建时间坐标变量的示例。
我担心的是，我需要做一些事情来解释2月29日非闰年的“填充物”，以便满足Panoply等软件，我在进行数据分析时用于快速绘图。我不是指数据变量值，我指的是实际的时间步长值，例如“自1900年以来的5894天”。例如，当我通过时间步长（日复一日）逐步执行数据时间步时，我想确保我不会开始一次性错误，最终导致Panoply混乱，所以当我正在查看时绘制时间步长时，它以日期格式显示时间值时正确解释。
这可能的关键在于我是否可以在时间步长值数组中具有重复值，如果是这样，Panoply等会优雅地处理这些值，即当我构造一个时间值数组加载到时间坐标可以复制2月28日数组元素映射到2月29日的值，而不是闰年吗？
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这是一个棘手的问题，在计算多年的日常气候时会出现。你希望你的计算包括366天，即使是非闰年，但要在2月29日使用NaN。
您没有提到用于创建NetCDF文件的语言。在这个问题的创建气候学的背景下，有一个使用Python和Pandas的答案：Compute daily climatology using pandas python这可能有助于你开始。
我对该问题的answer显示了处理闰年问题的方法。
我使用这种方法创建了30年的每日气候学文件，Panoply查看它们没有任何问题。