AttributeError: 'MaskedArray' object has no attribute 'units'
时间: 2023-08-02 10:05:36 浏览: 563
Python3下错误AttributeError: ‘dict’ object has no attribute’iteritems‘的分析与解决
5星 · 资源好评率100%
抱歉,您遇到了一个错误。这个错误是因为在处理时间变量时,您的数据被识别为`MaskedArray`对象,而该对象没有`units`属性。
`MaskedArray`是一种带有遮蔽值的数组对象,它可以处理缺失值。在处理时间变量时,可能会出现一些遮蔽值。为了解决这个问题,您可以尝试使用`data`属性来访问`MaskedArray`中的实际数据,并从中获取时间变量的单位。
以下是修改后的示例代码:
```python
from netCDF4 import Dataset
import numpy as np
def crop_nc_file_by_time(input_file, output_file, start_time, end_time):
# 打开输入文件
nc_input = Dataset(input_file, 'r')
# 获取时间维度
time_var = nc_input.variables['time']
# 获取时间变量的值
time_values = time_var[:]
# 确定起始时间和结束时间在时间变量中的索引
start_index = np.where(time_values >= start_time)[0][0]
end_index = np.where(time_values <= end_time)[0][-1]
# 确定裁剪后的时间维度大小
time_dim_size = end_index - start_index + 1
# 创建输出文件
nc_output = Dataset(output_file, 'w')
# 复制输入文件的所有维度和变量到输出文件
for name, dimension in nc_input.dimensions.items():
nc_output.createDimension(name, len(dimension) if not dimension.isunlimited() else None)
for name, variable in nc_input.variables.items():
if name != 'time':
nc_output.createVariable(name, variable.datatype, variable.dimensions)
nc_output[name][:] = nc_input[name][:]
# 创建裁剪后的时间维度
nc_output.createDimension('time', time_dim_size)
time_output = nc_output.createVariable('time', time_var.datatype, ('time',))
# 复制裁剪后的时间变量的值到输出文件
time_output[:] = time_values[start_index:end_index+1]
# 设置时间变量的单位(从data属性中获取)
time_output.units = time_var.data.units
# 关闭文件
nc_input.close()
nc_output.close()
# 调用函数进行裁剪
input_file = 'input.nc'
output_file = 'output.nc'
start_time = datetime.datetime(2022, 1, 1)
end_time = datetime.datetime(2022, 2, 1)
crop_nc_file_by_time(input_file, output_file, start_time, end_time)
```
在这个修改后的代码中,我们使用`time_var.data.units`来获取时间变量的单位。这样可以避免直接访问`MaskedArray`对象的`units`属性。
请确保您的数据中的时间变量确实具有`units`属性。如果仍然遇到问题,请提供更多关于您的数据和错误信息的详细信息,以便我可以更好地帮助您解决问题。
阅读全文