import netCDF4 as ncimport numpy as np #后续寻找合适经纬度的索引需要用到import pandas as pdfrom netCDF4 import Datasetfrom openpyxl import Workbookimport os#获取相应nc数据的值# nf = nc.Dataset(r'E:\桌面\KubuqiData\2020_1\adaptor.mars.internal-1724730106.3272886-25640-9-3f186eea-4175-43ae-a94b-5c4a8a2fa191.nc',encoding='gbk')nf = nc.Dataset(r'E:\桌面\KubuqiData\2020_1\data556.nc',encoding='gbk')#输出nc数据的相应含义print(nf.variables.keys())# print(nf.vari

使用 Python 的 netCDF4 库加载和解析 NC 文件
要使用 netCDF4 库来加载和解析本地 .nc 文件并打印其中的变量键值，可以按照以下方式实现：
加载和解析 NC 文件
首先需要导入 netCDF4 库，并通过其功能打开目标 .nc 文件。以下是具体操作过程及其代码示例。
import netCDF4 as nc # 导入netCDF4库 [^1]

# 打开指定路径下的 .nc 文件
dataset = nc.Dataset('example.nc', 'r') # 替换为实际文件名或路径 [^2]

# 查看所有的变量名称
print(dataset.variables.keys()) # 输出变量列表 [^3]

# 遍历所有变量并获取它们的信息
for var_name, variable in dataset.variables.items():
print(f"Variable Name: {var_name}") # 变量名称 [^4]
print(f"Dimensions: {variable.dimensions}") # 维度信息
print(f"Shape: {variable.shape}") # 数据形状 [^4]
print(f"Data Type: {variable.dtype}") # 数据类型

try:
# 尝试访问部分数据 (如果存在)
sample_data = variable[:5] # 获取前五个数据样本作为演示 [^4]
print(f"Sample Data:\n{sample_data}")
except IndexError:
print("No data available or index out of range.")

print("-" * 40)

# 关闭文件连接
dataset.close() # 确保关闭Dataset对象以释放资源
登录后复制
上述代码实现了以下几个核心功能：

加载文件：通过 nc.Dataset() 方法加载 .nc 文件。
查看变量键值：利用 variables.keys() 属性获取存储在文件中的所有变量名称。
遍历变量属性：逐一分析每个变量的维度、形状、数据类型以及其他元信息。
安全处理异常：尝试读取部分数据时考虑可能存在的索引错误或其他潜在问题。

提取特定变量的内容
假设需要提取某个具体的变量（例如名为 'temperature'），可以通过如下方式进行：
temp_var = dataset['temperature'] # 或者 dataset.variables['temperature']
if temp_var is not None:
print(temp_var[:]) # 打印该变量的所有数据
else:
print("The specified variable does not exist.")
登录后复制
此片段展示了如何定位到某一特定变量并通过切片语法访问它的全部数值内容。

注意事项
当执行以上脚本之前，请确认已安装好所需的依赖项——即 netCDF4 库本身以及它所依赖的一些外部工具包如 HDF5 。如果没有预先配置这些环境，则可能会遇到运行失败的情况。通常可通过 pip 工具完成安装工作:
pip install netCDF4
登录后复制
此外，在某些特殊场景下还应留意操作系统差异带来的兼容性挑战；比如 Windows 平台上的用户有时需额外下载对应版本号匹配好的二进制发行版文件来进行手动部署 。