多NC文件，多年份计算月平均值

前言

Hello 大家好，今天和大家讲一讲如何使用Python计算多年份，多文件的月平均值。

数据介绍

本次数据由Fans亲情提供，数据大致状况如下：

每一年一个独立的NC文件，并且每个文件中为十二个月

然后，就想要将这些文件批量计算为多年的月平均值。

示例数据下载：

https://wwff.lanzoum.com/b04q17f4d
密码:hi5a

思路&想法

我在这里有两个想法：

1. 直接将所有的NC文件进行拼接整合，然后一行代码直接计算多年平均值，但是这样会带来一个直接问题，如果所需要计算的NC文件过大，那么整合起来的NC文件会容量会原地爆炸的，在计算过程中就有可能会炸内存等。
2. 第二个就是嵌套两层循环，第一层循环是1-12月循环，第二层循环为文件循环，这样也会有一个问题执行效率偏低，但是胜在不会炸内存，本次我主要将这种方式。
3. 不要问我为啥不用第一个，我在自己处理数据的时候经常炸内存！！！！

代码

库引用

import xarray as xr
import os
import numpy as np
import pandas as pd

文件路径配置

path = r'F:\CSDN\2023.6.11\nc_files/' # 文件夹路径，修改成自己的路径，这里面只能有待合成的NC，我没写文件过滤！！
file_list = os.listdir(path)
# 正序排序
file_list.sort()
file_list

计算平均值

file_list = [path + i for i in file_list] # 合成文件路径
out_nc = xr.Dataset() # 创建一个空的Dataset
avg_array = []
avg_month = []
month = '2016-' # 自定义的输出文件时间(年份)，修改成自己的时间
for j in range(1,13):
    current_month_array = []
    for i in range(len(file_list)):
        f = xr.open_dataset(file_list[i])
        f = f.sel(time = f['time.month'] == j)
        lat = f['latitude'].values
        lon = f['longitude'].values
        fdir = f['fdir'].values
        # 第一纬度为1，去掉
        # fdir = fdir[0] # 这一句用用来剔除多余纬度的！！，默认是注释掉的，请大家根据实际情况选择
        current_month_array.append(fdir)
        f.close() # 关闭文件，释放内存
    
    avg_month.append(pd.to_datetime(month + str(j)))
    current_month_array = np.array(current_month_array)
    avg_array.append(np.mean(current_month_array, axis = 0))
avg_array = np.array(avg_array)
# print(avg_array.shape)
out_nc['fdir'] = (('time','latitude','longitude'), np.array(avg_array)) # 输出文件的变量名，修改成自己的变量名
out_nc['time'] = (('time'), np.array(avg_month))
out_nc['latitude'] = (('latitude'), lat)
out_nc['longitude'] = (('longitude'), lon) 
out_nc['fdir'].attrs['units'] = 'J m**-2' # 修改成自己的单位
out_nc['latitude'].attrs['units'] = 'degrees_north' # 配置lat的单位
out_nc['longitude'].attrs['units'] = 'degrees_east' # 配置lon的单位
out_nc.to_netcdf(r'F:\CSDN\2023.6.11\avg_fdir.nc') # 输出文件路径，修改成自己的路径

完整代码

import xarray as xr
import os
import numpy as np
import pandas as pd

path = r'F:\CSDN\2023.6.11\nc_files/' # 文件夹路径，修改成自己的路径
file_list = os.listdir(path)
# 正序排序
file_list.sort()
file_list

file_list = [path + i for i in file_list]
out_nc = xr.Dataset()
avg_array = []
avg_month = []
month = '2016-' # 自定义的输出文件时间(年份)，修改成自己的时间
for j in range(1,13):
    current_month_array = []
    for i in range(len(file_list)):
        f = xr.open_dataset(file_list[i])
        f = f.sel(time = f['time.month'] == j)
        lat = f['latitude'].values
        lon = f['longitude'].values
        fdir = f['fdir'].values
        # 第一纬度为1，去掉
        fdir = fdir[0]
        current_month_array.append(fdir)
        f.close()
    
    avg_month.append(pd.to_datetime(month + str(j)))
    current_month_array = np.array(current_month_array)
    avg_array.append(np.mean(current_month_array, axis = 0))
avg_array = np.array(avg_array)
# print(avg_array.shape)
out_nc['fdir'] = (('time','latitude','longitude'), np.array(avg_array)) # 输出文件的变量名，修改成自己的变量名
out_nc['time'] = (('time'), np.array(avg_month))
out_nc['latitude'] = (('latitude'), lat)
out_nc['longitude'] = (('longitude'), lon) 
out_nc['fdir'].attrs['units'] = 'J m**-2' # 修改成自己的单位
out_nc['latitude'].attrs['units'] = 'degrees_north'
out_nc['longitude'].attrs['units'] = 'degrees_east'
out_nc.to_netcdf(r'F:\CSDN\2023.6.11\avg_fdir.nc') # 输出文件路径，修改成自己的路径