问题描述
我有数百个 NetCDF4 文件，它们的内容分为几组。所有文件中都存在两个组；根据文件的不同，可能存在也可能不存在其他组。
在所有文件通用的组之一中，我需要替换其中一个变量（并且我需要在所有文件中执行此操作）：它需要具有相同的名称，但具有不同的数据。它也需要有不同的长度，所以我需要替换它使用的尺寸。
我能想到的唯一方法是通过蛮力复制每个原始文件——创建一个新的数据集；迭代旧数据集中的组，并在新数据集中创建与原始文件中组同名的新组；钻取旧文件中的每个组，挖掘或切出属性、维度和变量，并在新数据集的新组中创建/填充这些属性/维度/变量；并因此复制文件的内容和结构 -- EXCEPT 识别我何时遇到感兴趣的维度和变量，并使用我拥有的新维度值和列表。
我已经看过许多页面提供了进行此类复制的指导，我可以采用这种方法；但这感觉就像建造一个行星大小的机器来打苍蝇。但我想不出更聪明的方法来做到这一点。作为通过实践学习 Python 的人，我尝试了我想到的第一件事，比如简单地复制组，将原始数据集中的组分配给 Python 变量，然后将该 Python 变量添加到新组；但当然这不起作用，因为组对象是对原始数据集中组的引用而不是深层副本，所以我又回到了对组进行钻取。如果有更聪明的方法来解决这个问题，我很乐意指出正确的方向。非常感谢！
解决方法
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