问题描述
我正在尝试使用 xarray 或 netCDF4 库将 netCDF 加载到数据帧中。通常这不会成为问题,因为我的 netCDF 大部分带有 Float32 中的纬度、经度和数据值。我假设我的错误是因为我有一些数据类型被作为 Float64 传递。
我目前在加载时从两个库中收到相同的错误,大概是因为它们都使用了 numpy。我没有做任何数学运算 - 只是加载。
numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: Cannot cast ufunc 'multiply' output from dtype('<U32')
to dtype('float32') with casting rule 'same_kind'
使用 print(netCDF4.Dataset("d:\netdcdf.nc") 产生以下描述:
dimensions(sizes): time(1),lon(841),lat(681)
variables(dimensions): float64 time(time),float64 lon(lon),float64 lat(lat),int32 crs(),float32 deadpool(time,lat,lon)
我的脚本如下,包括 xarray 和 netCDF4 的加载示例。
#This file is designed to convert netcdf files to the BOM standard format.
import netCDF4
import pandas as pd
import xarray as xr
def main():
pass
if __name__ == '__main__':
inputfile = 'D:\\Temp\\WeatherDownloads\\Weather\\deadpool.aus.nc'
#xarray setup,debug and load
ncx = xr.open_dataset(inputfile)
ncdf = ncx.deadpool.to_dataframe() #fails here if we use xarray
print(ncdf.head(10))
#NetCDF4 setup,debug and load
nc = netCDF4.Dataset(inputfile,mode='r')
nc.variables.keys()
lat = nc.variables['lat'][:]
lon = nc.variables['lon'][:]
time = nc.variables['time']
datavar = nc.variables['deadpool'][:] #fails here if we use netCDF4
print("The dtype of lat is: " + str(dtype(lat)))
print("The dtype of lon is: " + str(dtype(lon)))
print("The dtype of time is: " + str(dtype(time)))
print("The dtype of datavar is: " + str(dtype(datavar)))
data_ts = pd.Series(datavar,index=time)
print(data_ts.head(10))
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
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