现有多个nc文件，命名除了年份不同外，其他皆相同。希望将多个的nc文件合并为一个。
其中，每个nc文件内包含如下内容，包含12个月均数据
因此，我们可以知道，合并两个nc文件，time应该=‘24’，合并三个，time=‘36’。以此类推，合并x年，time=x*12。
主要通过xarray实现合并功能，并写出合并后的nc文件:
#导入用到的库 import xarray as xr import os #首先，利用一个循环将需要合并的年份挑选出来。我这里选择1982-2012年的数据 file_xadv=[] for year in range(1982,2013): fn=os.path.join(path1,'xadv'+'%04.0f'%year+'.mon.161x720.nc') file_xadv.append(fn)
运行后可以得到所有完整路径的文件列表：
下面就是进行合并啦：
#合并nc文件，通过xarray打开nc文件，并得到所需变量的xarray.DataArray，之后利用xarray.concat()实现合并的功能 xadv_new=[] for i in range(len(file_xadv)): xadv=xr.open_dataset(file_xadv[i])['xadv'] xadv_new.append((xadv)) da=xr.concat(hadv_new,dim='time')
运行发现合并好啦：
xarray.concat()官方介绍如下：
例外，官网也给出了其他的合并方式，大家可以按需所求：
1、有关沿单个维度组合数据集或数据数组的信息，使用 concatenate。
2、有关合并具有不同变量的数据集，使用 merge。
3、 有关合并具有不同索引或缺失值的数据集或数据数组的信息，使用 combine。
4、有关沿多个维度组合数据集或数据数组的信息，使用 combining.multi。
附上完整实现代码：
import xarray as xr import os path1='E:\\BaiduNetdiskDownload\\MSE_budget\\xadv\\' file_xadv=[] for year in range(1982,2013): fn=os.path.join(path1,'xadv'+'%04.0f'%year+'.mon.161x720.nc') file_xadv.append(fn) hadv_new=[] for i in range(len(file_xadv)): xadv=xr.open_dataset(file_xadv[i])['xadv'] hadv_new.append((xadv)) da=xr.concat(hadv_new,dim='time') da.to_netcdf('D:\\desktopppp\\sst_olr\\interp_nan\\xadv_interp.nc')#输出合并后的nc文件
好啦，今天的分析就到这里啦，感兴趣的小伙伴快去尝试一下吧~
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