本文介绍基于Python语言，逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件，导出其中所具有的全部时间信息的方法。
.nc是NetCDF（Network Common Data Form）文件的扩展名，表示一种常用的科学数据存储格式。NetCDF是一种自描述的、可移植的二进制文件格式，用于存储科学和工程领域的大型数据集；由于其自身的特性，.nc数据被广泛应用于气象学、海洋学、地球科学、气候研究、大气科学、地理信息系统等领域。
首先，明确一下本文的需求。现在有一个文件夹，其中具有大量的.nc格式的栅格文件，如下图所示。
其中，每一个.nc格式的文件都具有多个时相（或者说是多个维度），而不仅仅只是一个时相。我们希望，读取这个文件夹中的全部.nc格式文件，并获取其所表示的每一个时相。
明确了需求后，我们就可以开始具体的操作。首先，本文所需用到的代码如下。
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Dec 31 20:28:03 2023
@author: fkxxgis
"""
import os
import netCDF4
from netCDF4 import Dataset
def list_nc_dates(folder_path):
nc_dates = []
for file_name in os.listdir(folder_path):
if file_name.endswith(".nc"):
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
try:
dataset = Dataset(file_path)
time_var = dataset.variables["time"]
time_values = time_var[:]
time_units = time_var.units
time_calendar = time_var.calendar
dates = []
for value in time_values:
date = netCDF4.num2date(value, units=time_units, calendar=time_calendar)
dates.append(date.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
nc_dates.append((file_name, dates))
except Exception as e:
print(f"Error reading file {file_name}: {str(e)}")
return nc_dates
folder_path = "F:/Data_Reflectance_Rec/soil_1"
nc_dates = list_nc_dates(folder_path)
for nc_file, dates in nc_dates:
for date in dates:
print(date)
这段代码整体思路也很明确。
首先，我们导入所需的模块。在这里，需要导入Python的os模块，用于处理文件和文件夹路径操作；同时导入netCDF4库，并接着从netCDF4库中导入Dataset类，用于打开和读取.nc文件。在这里，如果需要配置netCDF4库，大家可以参考文章Python中h5py与netCDF4库在Anaconda的配置方法。
接下来，我们定义了一个名为list_nc_dates的函数，接受一个文件夹路径作为参数。在函数中，首先创建一个空列表nc_dates，用于存储每个.nc文件及其对应的日期列表；随后，使用os.listdir()函数遍历文件夹中的所有文件，通过检查文件名是否以.nc结尾来筛选出.nc文件。紧接着，对于筛选出来的.nc文件，使用os.path.join()函数构建其完整路径。
其次，使用Dataset类打开.nc文件，并将打开的文件对象赋值给dataset变量；随后，获取.nc文件的时间，在本文的.nc数据中，也就是名为time的变量，并将时间变量的值读取到time_values变量中。接下来，分别获取时间变量的单位与时间类型。
随后，我们创建一个空列表dates，用于存储日期字符串。遍历时间变量的每个值，使用netCDF4.num2date()函数将时间值转换为日期对象。紧接着，将日期对象转换为指定格式的字符串，并将其添加到dates列表中。此外，这里还将.nc文件名和对应的日期列表作为元组添加到nc_dates列表中，方便我们后期对日期的核对。函数的最后，返回包含每个.nc文件及其对应日期的列表。
在函数外部，我们设置文件夹路径，随后即可调用list_nc_dates函数，将文件夹路径传递给它，并将返回的结果赋值给nc_dates变量。最后，通过循环，打印每个日期即可。
执行上述代码，即可出现如下图所示的结果（结果很长，就截取一部分）。由于在本文中，每一个.nc格式文件的每一个维度（即每一个时相）都是精确到天的，所以下图天数后的时、分、秒都是00。当然，如果大家的.nc格式文件维度很多，时相打印出来的话也不好完全显示，所以可以考虑将时间信息导出为表格文件等；例如，可以将每一个date都放在DataFrame中，随后导出为.csv文件。
至此，大功告成。
