问题描述
我是 Python noob 的一个 netCDF，所以请原谅这个 noob 问题。
我有一个文件夹，里面装满了大约 3650 个 netCDF4 文件。每天一个文件，持续十年。 niles 被命名为 yyyymmdd.nc（例如 20100101、20100102、20100103 等）。每个 .nc 文件都包含同一区域（汤加专属经济区的一部分）某个时间点的纬度、经度和温度。
我想要做的是计算所有文件中每个纬度和经度的平均温度，即我希望最终得到一个 .nc 文件，该文件具有所有相同的纬度和经度以及 10 年的平均温度。
我尝试了不同的东西/版本的代码，通常，它们最终看起来像这样......
files = glob('*.nc')
ds = xr.open_mfdataset(files,)
mean = np.mean(ds['temp'][:,0].values)
......这段代码会给我一个 .nc 文件中所有 .nc 文件的平均温度，而不是基于 lat 和 lon 跨十年文件的平均温度。
非常感谢所有帮助。
谢谢。
解决方法
假设您在 linux/macOS 上工作，这可以使用我的 nctoolkit 包轻松完成（请参阅详细信息 here）。
以下将计算所有文件的平均值，然后绘制结果：
import nctoolkit as nc
files = glob('*.nc')
ds = nc.open_data(file)
ds.ensemble_mean()
ds.plot()
nctoolkit 默认使用 CDO 作为后端，但也可以使用 NCO，这可以提高性能。所以以下可能会更快：
import nctoolkit as nc
files = glob('*.nc')
ds = nc.open_data(file)
ds.ensemble_mean(nco=True)
ds.plot()
您可以使用 cdo 包在输入文件名中使用通配符来执行此操作。不过，我只用少量文件对其进行了测试，但需要注意的是，您可能会遇到打开文件数量的系统限制。
from cdo import *
cdo=Cdo()
cdo.ensmean(input='*.nc',output='ensmean.nc')
这基本上相当于对 cdo 的命令行调用
cdo ensmean *.nc ensmean.nc
也就是说，在我看来，最好将它们放在一起，然后使用 timmean：
cdo.timmean(input=cdo.mergetime(input='*.nc'),output='timmean.nc')
这又是 Python 的等价物
cdo mergetime *.nc all.nc
cdo timmean all.nc timmean.nc
尝试两种方法，看看哪个有效/最快 :-)