``` import xarray as xr import os # 定义输入目录和输出文件名 path = "D:\\桌面\\污染物数据\\CHAP_O3_D1K_2018_V2\\第一年污染数据\\" output_file = "annual_combined.nc" # 初始化一个空的数据集 combined_ds = None # 遍历目标路径下所有的 .nc 文件 for root, dirs, files in os.walk(path): for file in sorted(files): # 排序以确保时间顺序正确 if file.endswith(".nc"): file_path = os.path.join(root, file) try: ds = xr.open_dataset(file_path) # 打开当前文件 if combined_ds is None: combined_ds = ds # 如果是第一个文件,则初始化 combined_ds else: combined_ds = xr.concat([combined_ds, ds], dim='time') # 按 'time' 维度连接 except Exception as e: print(f"Error processing {file}: {e}") if combined_ds is not None: # 将合并后的数据集保存到新的 NetCDF 文件中 combined_ds.to_netcdf(output_file) print(f"Merged data saved to {output_file}") else: print("No valid .nc files found.")```在运行以上代码后,返回:except Exception as e: print(f"Error processing {file}: {e}")

时间: 2025-03-25 12:10:11 浏览: 34
从您的描述来看,您正在尝试将多个 `.nc` 格式的 NetCDF 数据文件按 `time` 维度进行合并,并保存成一个新的 NetCDF 文件。然而,在处理某些 `.nc` 文件时出现了错误提示。 ### 错误分析及解决思路: #### 1. **错误原因** - 您的代码通过捕获异常并打印消息来报告问题所在,例如某个特定的 `.nc` 文件无法被成功加载或拼接。 - 可能的原因包括但不限于以下几种: 1. **文件损坏**:部分 `.nc` 文件可能是不完整的、已损坏或者不符合标准的NetCDF格式。 2. **维度冲突**:各个`.nc`文件之间的变量尺寸(如纬度、经度等其他非‘time’维度)可能并不一致导致无法直接concatenate操作。 3. **编码差异**:某些文件可能存在字符集或其他元信息方面的兼容性问题。 #### 2. **排查步骤** ##### (a) 确认所有.nc文件是否完整 检查每个文件是否有缺失内容,可以用简单的读取测试判断单个文件能否正常打开: ```python for file in sorted(files): if file.endswith('.nc'): try: test_ds = xr.open_dataset(os.path.join(root, file)) print(f"{file} opened successfully.") except Exception as e: print(f"Failed to open {file}. Error: {str(e)}") ``` 如果发现有些文件无法单独打开,则需对它们进一步核查甚至替换掉有问题的那个版本。 ##### (b) 对齐数据结构 确保各文件间除'time'之外的所有其它维度长度均完全匹配;如果不符则需要提前调整好这些参数值再做后续结合动作。 ```python all_dims = set() first = True # 收集每一组的时间序列及其对应的空间分辨率信息作为参考依据之一 for ncFile in filtered_nc_files_list: with Dataset(ncFile,'r')as dataset: dims_info=[dim_name + str(len(dataset.dimensions[dim_name])) \ for dim_name in list(dataset.dimensions.keys())] all_dims.update(dims_info) print(all_dims) ``` 然后手动对比输出结果看是否存在明显的大小偏差现象发生于空间坐标轴上头。 ##### (c) 全局统一时间戳规范 还需保证参与运算的不同时间段跨度不会存在交叠情况引起混淆不清的情况产生. --- 综上所述,请先定位具体哪个阶段触发了exception后再针对性修复即可顺利完成任务!
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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)在运行以上代码后,提示:[Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\Administrator\\第一年污染数据\\CHAP_O3_D1K_20180101_V2.nc' Failed loading dataset 是什么意思,如何解决

修改以下代码,虽然运行正常,但显示不正确,要求使两幅图的尺寸大致相等。import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import LogNorm, Normalize from matplotlib.gridspec import GridSpec import os import xarray as xr from scipy.stats import pearsonr from scipy.stats import spearmanr, kendalltau '''比较各个模型与标准模型(CSRM、GLDAS)的偏离程度,以标准线的形式给出''' def plot_model_comparisons(file_path: str, base_model: str = "CSRM", compare_models: list = ["RAPM", "TDAPM"],\ param_type: str = "trend", area_col: str = "area", save_path=r'D:\ill_pose\verify\outdata'): try: df = pd.read_excel(file_path) except FileNotFoundError: raise ValueError(f"文件不存在:{file_path}") # 验证参数有效性 valid_params = ["trend", "annual", 'semiannual'] if param_type not in valid_params: raise ValueError(f"参数类型必须为 {valid_params}") if param_type == 'trend': units = '(cm/yr)' else: units = '(cm)' # 自动生成列名模板 base_col = f"{param_type}-{base_model}" compare_cols = [f"{param_type}-{model}" for model in compare_models] # 检查列存在性 required_cols = [base_col, area_col] + compare_cols missing_cols = [col for col in required_cols if col not in df.columns] if missing_cols: raise KeyError(f"缺失必要列:{missing_cols}") # 创建子图布局 n_models = len(compare_models) ncols = min(3, n_models) # 每行最多3个子图 nrows = int(np.ceil(n_models / ncols)) fig = plt.figure(figsize=(12, 3 * nrows), dpi=500) gs = GridSpec(nrows, ncols, figure=fig) axes = [] # cmap = 'viridis' cmap = plt.get_cmap('RdYlBu_r') # 反转色带以符合常见地理可视化习惯 norm = Normalize(vmin=1e5, vmax=6e6) # norm = LogNorm(vmin=1e5, vmax=6e6) # 对数归一化 # 遍历每个对比模型 for i, model in enumerate(compare_models): # 创建子图 ax = fig.add_subplot(gs[i // ncols, i % ncols]) axes.append(ax) # 提取对比数据列 compare_col = f"{param_type}-{model}" df_plot = df[[base_col, compare_col, area_col]].copy()

import pandas as pd import xarray as xr from tqdm import tqdm from dask.diagnostics import ProgressBar import numpy as np # 读取NetCDF文件 file_path = 'D:/thesis of 2025/Data/Database/original/2020-2024windspeed.nc' output_path = 'D:/thesis of 2025/Data/Database/modification/windspeed_2020-2024.csv' ds = xr.open_dataset(file_path,chunks={'valid_time': 1624}) # 分块读取数据 # 提取100米风速的u和v分量 u100 = ds['u100'] # 提取100米风速的u分量 v100 = ds['v100'] # 提取100米风速的v分量 # 初始化进度条 with ProgressBar(): # 将u100风速数据转换为二维数组 u100_2d_0 = u100.stack(latlon=('latitude', 'longitude')).to_pandas() # 重置索引,将时间作为一维,合并后的经度和纬度作为另一维 u100_2d = u100_2d_0.reset_index() with ProgressBar(): # 将v100风速数据转换为二维数组 v100_2d_0 = v100.stack(latlon=('latitude', 'longitude')).to_pandas() # 重置索引,将时间作为一维,合并后的经度和纬度作为另一维 v100_2d = v100_2d_0.reset_index() # 计算实际风速(根据勾股定理) with ProgressBar(): windspeed_2d = pd.concat([u100_2d, v100_2d], axis=1) windspeed_2d['windspeed'] = np.sqrt(windspeed_2d['u100']**2 + windspeed_2d['v100']**2) # 保存到CSV文件 with ProgressBar(): windspeed_2d.to_csv(output_path, index=True) # 储存文件 # 使用pandas读取CSV文件的前5行 df = pd.read_csv(output_path, nrows=5) print(df) 在后两个过程(计算实际风速、保存文件)中,会显示进度条吗?如不会,该如何显示进度条

要求结合地面气压计算整层水汽通量:import numpy as np import xarray as xr import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap, BoundaryNorm from cartopy.io import shapereader from cartopy.feature import NaturalEarthFeature from matplotlib.patches import Rectangle # ==== 数据预处理 ==== # 读取数据 f_mos = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/shum.mon.mean.nc') # 比湿 (单位: g/kg) f_u1 = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/uwnd.mon.mean.nc') # 纬向风 (m/s) f_v1 = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/vwnd.mon.mean.nc') # 经向风 (m/s) f_pre = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/CN05.1_Pre_1961-2022_month_025x025.nc') # 读取地面气压数据 f_pres = xr.open_dataset('/mnt/d/fuxian/pres.sfc.mon.mean.nc') # 地面气压 (单位: Pa) # 时间筛选(1970-2015年6-7月) def filter_jj(data): return data.sel(time=slice('1970-01-01', '2015-12-01')) \ .where((data['time.month'] == 6) | (data['time.month'] == 7), drop=True) jj_mos = filter_jj(f_mos) jj_u = filter_jj(f_u1) jj_v = filter_jj(f_v1) jj_pre = filter_jj(f_pre) jj_pres = filter_jj(f_pres) # ==== 气候平均计算 ==== # 转换为kg/kg并计算平均 shum_mean = jj_mos['shum'].mean(dim='time') / 1000 # g/kg → kg/kg u_mean = jj_u['uwnd'].mean(dim='time') v_mean = jj_v['vwnd'].mean(dim='time') pre_mean = jj_pre['pre'].mean(dim='time') pres_mean = jj_pres['pres'].mean(dim='time') # 地面气压平均 lon1 = pre_mean['lon'].values lat1 = pre_mean['lat'].values # 获取经纬度信息 lon = shum_mean['lon'].values lat = shum_mean['lat'].values

start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level,features]的格式,但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据,判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

import xarray as xr import numpy as np from scipy.stats import gamma from scipy.special import erfinv import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #%% 基础配置 input_path = r'D:\heatwave\data\precip\precip_merged.nc' output_dir = r'D:\heatwave\data\precip' lat_range = [15, 55] lon_range = [105, 140] #%% 步骤1:增强型数据预处理 def preprocess_data(): ds = xr.open_dataset(input_path) # 统一维度命名 rename_dict = {} if 'latitude' in ds.dims: rename_dict['latitude'] = 'lat' if 'longitude' in ds.dims: rename_dict['longitude'] = 'lon' ds = ds.rename(rename_dict) # 空间裁剪 ds_china = ds.sel(lat=slice(*lat_range), lon=slice(*lon_range)) # 移除闰日 ds_china = ds_china.sel(time=~((ds_china['time.month'] == 2) & (ds_china['time.day'] == 29))) return ds_china #%% 步骤2:修正后的SPI-90计算(关键修改) def calculate_spi90(precip): # 90天累积降水 precip_roll = precip.rolling(time=90, min_periods=90, center=False).sum() # 改进Gamma拟合函数 def gamma_fit(data): valid_data = data[~np.isnan(data)] if len(valid_data) < 5 or np.all(valid_data == 0): return np.array([np.nan, 0, 0]) try: a, loc, scale = gamma.fit(valid_data + 1e-6, floc=0) return np.array([a, loc, scale]) except: return np.array([np.nan, 0, 0]) # 关键修改:使用兼容性覆盖合并 grouped = precip_roll.groupby('time.dayofyear') params = grouped.map( lambda x: xr.DataArray(gamma_fit(x.values), dims=['param'], coords={'param': ['a', 'loc', 'scale']}) ) # 创建参数数据集(修复合并冲突) a = params.sel(param='a').rename('a') scale = params.sel(param='scale').rename('scale') params_ds = xr.merge([a, scale], compat='override') # 关键修复 params_ds = params_ds.assign_coords(dayofyear=params.dayofyear) # 核心计算逻辑优化 def calculate_gamma_cdf(data, doy): a = params_ds['a'].sel(dayofyear=doy).values scale = params_ds['scale'].sel(dayofyear=doy).values return gamma.cdf(data, a=a, loc=0, scale=scale) # 应用计算 spi90 = xr.apply_ufunc( calculate_gamma_cdf, precip_roll, precip_roll['time.dayofyear'], input_core_dims=[[], []], output_core_dims=[[]], vectorize=True, dask='parallelized', output_dtypes=[float] ) # 转换为标准正态分布 spi90 = xr.apply_ufunc( lambda x: np.sqrt(2)*erfinv(2*x-1) if not np.isnan(x) else np.nan, spi90, dask='parallelized', output_dtypes=[float] ) return spi90.rename('SPI90').transpose('time', 'lat', 'lon') #%% 步骤3:主处理流程 def main_process(): ds = preprocess_data() spi90 = calculate_spi90(ds['precip']) # 编码设置 encoding = { 'SPI90': {'zlib': True, 'complevel': 1, 'dtype': 'float32'}, 'lat': {'dtype': 'float32'}, 'lon': {'dtype': 'float32'}, 'time': {'dtype': 'int32', 'units': 'days since 1900-01-01'} } # 输出文件 spi90.to_netcdf( f'{output_dir}/SPI90_daily.nc', encoding=encoding, unlimited_dims=['time'] ) print(f"处理完成!维度验证:{spi90.dims}") #%% 执行 if __name__ == '__main__': main_process()这段代码得到的SPI90虽然有lat这个维度但是这个维度为0,即 (lat: 0,lon: 70,time: 16060)帮我解决这个问题,并且重新提供完整的代码

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<dependency> <groupId>com.google.code.ksoap2</groupId> <artifactId>ksoap2-j2se-core</artifactId> <version>3.6.2</version> </dependency> <repositories> <repository> <id>central</id> <name>Maven Central</name> <url>https://repo.maven.apache.org/maven2</url> </repository> <repository> <id>aliyun</id> <name>Aliyun Maven</name> <url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url> </repository> </repositories> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <version>3.11.0</version> <!-- 添加版本号 --> <!-- 原有配置保持不变 --> </plugin> 把上面的代码整合进下面的代码中 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>jdwlw</groupId> <artifactId>jdwlw</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> <packaging>war</packaging> <name>maven Maven Webapp</name> <url>http://maven.apache.org</url> <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</version> <scope>test</scope> </dependency> <!-- <dependency> <groupId>javax.servlet</groupId> <artifactId>javax.servlet-api</artifactId> <version>3.1.0</version> </dependency> --> <dependency> <groupId>javax.servlet</groupId> <artifactId>servlet-api</artifactId> <version>2.5</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-webmvc</artifactId> <version>4.1.6.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context</artifactId> 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<artifactId>spring-orm</artifactId> <version>4.1.6.RELEASE</version> </dependency> --> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-orm</artifactId> <version>3.2.13.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-context-support</artifactId> <version>3.2.2.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-webmvc-portlet</artifactId> <version>4.1.6.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-expression</artifactId> <version>4.1.6.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-aspects</artifactId> <version>4.1.6.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework</groupId> <artifactId>spring-websocket</artifactId> <version>4.1.6.RELEASE</version> </dependency> <dependency> <groupId>quartz</groupId> <artifactId>quartz</artifactId> <version>1.5.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.ibatis</groupId> <artifactId>ibatis-sqlmap</artifactId> <version>2.3.4.726</version> </dependency> <!-- <dependency>--> <!-- <groupId>com.ibatis</groupId>--> <!-- <artifactId>ibatis2-sqlmap</artifactId>--> <!-- <version>2.1.7.597</version>--> <!-- </dependency>--> <dependency> <groupId>log4j</groupId> <artifactId>log4j</artifactId> <version>1.2.17</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-io</groupId> <artifactId>commons-io</artifactId> <version>2.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-logging</groupId> <artifactId>commons-logging</artifactId> <version>1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-lang</groupId> <artifactId>commons-lang</artifactId> <version>2.6</version> </dependency> <dependency> <groupId>commons-dbcp</groupId> <artifactId>commons-dbcp</artifactId> <version>1.4</version> </dependency> <dependency> 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<compilerArguments> <extdirs>${project.basedir}/src/main/webapp/WEB-INF/lib</extdirs> </compilerArguments> </configuration> </plugin> </plugins> <resources> <resource> <directory>src/main/resources</directory> <includes> <include>**/*.properties</include> <include>**/*.xml</include> </includes> <filtering>false</filtering> </resource> <resource> <directory>src/main/java</directory> <includes> <include>**/*.properties</include> <include>**/*.xml</include> </includes> <filtering>false</filtering> </resource> </resources> </build> </project>

<think>我们需要整合三个部分:1.将ksoap2依赖从`org.ksoap2:ksoap2:2.1.2`替换为`com.google.code.ksoap2:ksoap2-j2se-core:3.6.2`2.添加仓库配置(repositories)3.为maven-compiler-plugin添加版本号注意:原POM中已经有一个repositories配置,但为了清晰,我们将使用提供的两个仓库(central和aliyun)替换原有的repositories配置。步骤:1.在<properties>下面添加<repositories>节点,包含central和aliyun两个仓库。2.