``` import xarray as xr import pandas as pd #通过 函数打开单个或多个 文件xarray.open_dataset().nc1。如果存在多日的数据文件，则可以通过通配符批量读取这些文件。 ds = xr.open_mfdataset('第一年污染数据/*.nc', combine='by_coords') #将时间维度转换为便于分组的时间序列对象以便后续聚合操作。这里假设变量名为ozone表示臭氧浓度。 df = ds['ozone'].to_dataframe().reset_index() #使用pd.to_datetime()将时间列转化为标准 datetime 类型，并设置其作为索引。接着调用resample()方法完成按月份的重新采样过程。 df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) df.set_index('time', inplace=True) monthly_mean = df.resample('M').mean() # 计算每个月份均值 #最后一步就是把计算得到的结果保存回一个新的 .nc 文件当中去。 monthly_ds = monthly_mean.reset_index().set_index(['time']).to_xarray() monthly_ds.to_netcdf('output_monthly_ozone.nc')```在运行以上代码后，发生错误：FileNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[8], line 5 2 import pandas as pd 4 # 批量加载整个年度的所有 nc 数据文件 ----> 5 ds = xr.open_mfdataset('第一年污染数据/*.nc', combine='by_coords') 7 #将时间维度转换为便于分组的时间序列对象以便后续聚合操作。这里假设变量名为ozone表示臭氧浓度。 8 df = ds['ozone'].to_dataframe().reset_index() 如何解决

从错误信息 `FileNotFoundError` 可以看出，程序未能找到 `'第一年污染数据/*.nc'` 指定路径下的 `.nc` 文件。以下是可能导致此问题的原因及解决方案： --- ### **原因分析** 1. **指定路径不存在** 路径 `'第一年污染数据/'` 并未正确指向实际存储文件的目录。 2. **缺少匹配的 `.nc` 文件** 即使路径存在，但如果该目录下没有任何与通配符 `*.nc` 匹配的 NetCDF 文件，仍会报错。 3. **权限不足** 当前用户对目标目录或其中的文件无访问权限。 4. **相对路径 vs 绝对路径** 使用了相对路径而运行脚本的工作目录并非预期位置。 5. **拼写错误或其他小疏忽** 目录名、文件扩展名等可能存在大小写敏感的问题（尤其在 Linux 系统上）。 --- ### **解决步骤** #### 1. 验证路径是否存在 检查 `'第一年污染数据/'` 是否有效： ```python import os data_dir = '第一年污染数据/' if not os.path.exists(data_dir): print(f"Error: Directory '{data_dir}' does not exist.") else: print("Directory exists!") ``` 若发现路径有问题，请更正为正确的绝对路径或调整工作目录到包含数据的位置。 --- #### 2. 列出所有`.nc`文件并确认内容 验证是否确实有符合要求的 `.nc` 文件： ```python from pathlib import Path files = list(Path('第一年污染数据/').glob('*.nc')) if len(files) == 0: print("No matching *.nc files found in the specified directory.") else: print(f"{len(files)} NC files detected:") for file in files: print(file.name) ``` 如果没有检测到任何 `.nc` 文件，则需要重新核实原始数据存放情况以及命名规则。 --- #### 3. 工作目录检查 确保当前工作目录与您的代码期望一致。可以打印出来看看： ```python print(os.getcwd()) ``` 必要时更改至适当目录： ```python os.chdir('/path/to/correct/directory/') ``` 或者直接提供完整的绝对路径给 `xr.open_mfdataset()` 函数调用代替相对地址形式如上述示例所示那样简单地依赖默认解释。 --- #### 4. 权限校验 对于某些受限环境来说还需要额外留意是否有足够的权利读取那些涉及资源。例如通过命令行测试访问性可能会帮助定位潜在障碍所在之处。 --- ### 修改后的完整版安全加载函数代码片段如下: ```python import xarray as xr import pandas as pd from pathlib import Path import os def load_and_process_data(dir_path, var_name="ozone"): # Step 1 - Check if path is valid and has any '.nc' files. data_directory = Path(dir_path) if not data_directory.is_dir(): raise NotADirectoryError(f"The provided path {dir_path} doesn't point to a valid folder.") nc_files = [str(f) for f in sorted(data_directory.glob("*.nc"))] if len(nc_files)==0 : raise FileNotFoundError(f"No '*.nc' files were found inside the given location:{dir_path}") try: ds = xr.open_mfdataset(nc_files, combine='by_coords') except Exception as e: return str(e)+"\nFailed loading dataset" df=ds[var_name].to_dataframe().reset_index() # Convert time column into proper datetime format then set it up properly within index system again before doing resampling work later on.. df['time']=pd.to_datetime(df['time']) ; df.set_index('time',inplace=True) monthly_avg=df.resample('MS').mean() final_ds=(monthly_avg.reset_index()).set_index(['time']).to_xarray() output_file=f'{var_name}_monthly_average_output.nc' final_ds.to_netcdf(output_file) return "Successfully processed & saved!" try: result_message=load_and_process_data('./第一年污染数据/',"ozone") except BaseException as errormsg: print(errormsg) # If everything runs fine until here,you'll see success message printed out at terminal side! print(result_message) ``` --- ###