JupyterLab xr.open_dataset不识别中文路径

long0 = xr.open_dataset("long.grd")

运行以后发现已经生成的long.grd文件找不到

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'F:\\03-专利\\\\新建文件夹\\ong.grd'

多次试验发现:

xr.open_dataset不识别中文路径

将路径改为英文即可

从您的描述来看,您已经有每日的 `.nc` 文件(NetCDF 格式),并且希望一次性导入这 365 个文件并处理它们。下面我会详细介绍如何利用 `xarray` 和 Python 的功能来实现这一目标。 ### 解决方案: #### 使用通配符批量加载 NetCDF 文件 由于您已经提到每天有一个单独的 `.nc` 文件,并且总共有 365 个这样的文件,可以借助 `xarray.open_mfdataset()` 方法结合通配符路径一次加载所有文件。这种方法非常适合大量文件的情况。 以下是关键步骤及解释: 1. **指定目录下的所有 NC 文件** 您需要提供包含所有`.nc` 文件的目录路径,并使用通配符 `"*.nc"` 来匹配所有的文件名。例如 `'第一年污染数据/*.nc'` 就会自动找到该目录下所有以 `.nc` 结尾的文件。 2. **设置合并规则 (`combine`)** 参数 `combine='by_coords'` 表示根据坐标信息自动对齐各个文件的内容并将它们组合在一起形成一个完整的 Dataset 对象。 完整代码如下所示: ```python import xarray as xr # 批量加载整个年度的所有 nc 数据文件 ds = xr.open_mfdataset('第一年污染数据/*.nc', combine='by_coords') ``` 此时生成的对象 `ds` 已经包含了来自全年每一天的数据内容。接下来按照原有的代码流程继续操作即可顺利完成时间和空间维度上进一步分析工作。 --- 如果您发现某些日期缺失导致错误提示"non-monotonic time dimension", 则可以在读入后先手动修复时间轴顺序再进行后续统计运算: 修正版代码片段: ```python if not ds.time.is_monotonic_increasing: print("Time axis is non-monotonic, sorting...") ds = ds.sortby('time') df = ds['ozone'].to_dataframe().reset_index() ... ``` --- ### 总结说明 本段代码实现了跨天、月度平均等常见气象数据分析需求的核心部分;对于类似场景只需稍加修改就可以复用于其他环境要素研究项目里了!
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