Блог

Я пытаюсь загрузить NetCDF в фрейм данных либо с помощью xarray, либо с помощью библиотеки netCDF4. Обычно это не было бы проблемой, так как мои netCDFs по большей части содержат значения широты, долготы и данных в Float32. Я предполагаю, что моя ошибка заключается в том, что у меня есть некоторые типы данных, которые доставляются как Float64.

В настоящее время я получаю одну и ту же ошибку от обеих библиотек при загрузке, предположительно, потому, что они оба используют numpy. Я не занимаюсь никакой математикой — просто загружаю.

 numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: Cannot cast ufunc 'multiply' output from dtype('<U32') 
to dtype('float32') with casting rule 'same_kind'
 

использование печати(netCDF4.Dataset(«d:netdcdf.nc») дает следующее описание:

 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)
 

Мой сценарий приведен ниже и включает в себя примеры загрузки как для xarray, так и для netCDF4.

 #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))