写一段python程序，遍历文件夹中所有nc文件，并将文件名保存，将nc文件中数据进行处理后 将新的dict数据储存为为txt并保存至I盘，文件命名和之前相同

为了实现这个任务，你可以使用Python的os模块来遍历文件夹，netCDF4模块读取.nc文件，pandas处理数据，然后使用csv模块将数据保存为.txt文件。以下是一个简单的示例：

import os
import netCDF4
import pandas as pd

# 指定要遍历的文件夹路径
folder_path = "D:/YourFolder/"  # 替换为你实际的文件夹路径

# 创建一个空列表来存储文件名和处理后的数据
file_names_and_data = []

for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith(".nc"):
        # 打开nc文件
        with netCDF4.Dataset(os.path.join(folder_path, filename), mode='r') as nc_file:
            # 假设数据在一个叫做'data_variable'的变量中
            data = nc_file['data_variable']

            # 进行数据处理（这里仅作示例，根据实际情况替换）
            processed_data = data.mean()

        # 创建字典，包含文件名和处理后的数据
        file_info = {'filename': filename, 'processed_data': processed_data}

        file_names_and_data.append(file_info)

# 将处理后的数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(file_names_and_data)

# 将DataFrame保存为txt文件，依然放在I盘上，文件名与原文件一致
output_folder = "I:/ProcessedFiles/"
output_filename = folder_path.split("/")[-1] + "_processed.txt"
output_path = os.path.join(output_folder, output_filename)

df.to_csv(output_path, index=False)

print("文件处理完成并保存到了", output_path)

注意：你需要根据实际文件结构和数据内容修改上述代码，特别是数据处理的部分，这通常会依赖于你的具体需求。