grid2数据读取

grib的数据集主要分为696种，因此对数据的读取首先需要对每一类进行获取。获取具体数据分类的代码如下：

import pygrib as pg
grbs = pg.open('fnl_20220720_12_00.grib2') # 所有变量
for grb in grbs:
	print(grb) #每一个变量的头文件

输出结果如下：

其实根据结果能看到，每一种类别对应的序列号和相关气候数据，这里的level是海拔。后面的202207201200是日期。而每一种类别比如温度temperature会在696种类别中出现很多次，每一次对应海拔高度，大气压强等气候参数都不同。因此需要那种情况下的数据需要根据具体情况提前确定好。
确定好之后可以根据序列号直接读取数据：

import pygrib as pg
import pandas as pd
import csv
grbs = pg.open('fnl_20220720_12_00.grib2') # 数据
grbs.seek(0)
variable_index = 176 # 序列号
for i, grb in enumerate(grbs):
    if i == variable_index:
        value = grb.values
        data = pd.DataFrame(value)
        data.to_csv('./要保存的数据文件名称.csv',index = False,header = False)
        lats,lons = grb.latlons()
        output_list = []
        for i in range(lats.shape[0]):
            zip1 = zip(lats[i],lons[i])
            output_list.append(list(zip1))

        output = pd.DataFrame(output_list)

这里variable_index是序列号，只不过是从0开始，要读取177号数据，得输入variable_index = 176，读取后，保存为csv格式文件，文件名称在data.to_csv可以更改，下载后的文件可以直接打开，其中有180行（1~181，对应北纬90-南纬90），360列（1-361，东经180-西经180），根据经纬度即可读取相关数据。