如何在使用XArray加载NETCDF文件时解码时间变量

时间:2019-04-12 09:33:04

标签: datetime netcdf python-xarray

我有一个netcdf文件,该文件提供了1948年至2008年的每月降水量值。时间变量的格式如下:

float time(time) ;
        time:units = "months since 1948-01-01 00:00:00" ;
        time:time_origin = "01-JAN-1948:00:00:00" ;

当我尝试使用Xarray通过以下命令打开数据集

ds=xr.open_dataset("C:/Users/vsri/Downloads/prcp_monthly_1948-2008.nc")

我收到以下错误

ValueError: unable to decode time units 'months since 1948-01-01 00:00:00' with the default calendar. Try opening your dataset with decode_times=False.

如果我使用encode_Times = False参数,则为时间变量分配一个浮点值(如下所示)

 Coordinates:
      * longitude  (longitude) float32 0.25 0.75 1.25 1.75 ... 358.75 359.25 359.75
      * latitude   (latitude) float32 -89.75 -89.25 -88.75 ... 88.75 89.25 89.75
      * z       (z) float32 0.0
      * time (time) float32 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 ... 728.0 729.0 730.0 731.0

由于我再也无法在数据集中使用xarray的重采样功能了,所以我不想使用crypto_Times = False。

有人可以指导我如何确保xarray读取具有正确时间戳而不是浮点的数据集吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

感谢您的评论更新。对于您而言,由于您的数据具有固定的频率,因此建议您使用pandas.date_range创建自己的时间坐标来解决此问题:

import pandas as pd
import xarray as xr

ds = xr.open_dataset("C:/Users/vsri/Downloads/prcp_monthly_1948-2008.nc",
        decode_times=False)
units, reference_date = ds.time.attrs['units'].split('since')
ds['time'] = pd.date_range(start=reference_date, periods=ds.sizes['time'], freq='MS')

这将为每个月的第一天创建一个日期数组,从1948-01-01开始,并在相应的月数结束。