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R で for ループを使用して、フォルダーから netCDF ファイルを読み取り、指定された経度、緯度のリストの値を抽出しています。1つの問題を除いて、動作しているように見えます。ループが日付に対して値を返す場合、2 月 28 日の後の 1 月 29 日から 31 日までが作成されます。ここに私のRコードがあります:

# given latitude, longitude list
sb1 <- data.frame(longitude=1:10,latitude =1:10)

# Extracting zonal or sub-basin average rainfall from netCDF file

sb1_r <- c()
date <- c()
rain_month <- c()
rain_year <- c()


for (year in 1998:1998){
  for (month in 1:3){
     for (day in seq_along(1:31)){
        FileName <- paste('3B42_daily',year,sprintf("%02d",month),sprintf("%02d", day),'7.SUB.nc', sep='.')
     if (!file.exists(FileName)){
     next
     } else {

      File <- nc_open(FileName)
      rain <- ncvar_get(File, 'r')

      sb1_r[day] <- mean(apply(sb1,1,function(x)rain[x[1],x[2]]),na.rm = TRUE)
      date[day] <-  paste(year,sprintf("%02d", month),sprintf("%02d", day),sep='-')
      rain_month <- data.frame(date,sb1_r)
      nc_close(File)
      }
    }

    rain_year <- rbind(rain_year,rain_month) 
  }

}

次のリンクから 3 か月間の毎日の netCDF データを確認できます: https://drive.google.com/open?id=0B8rqKaYt0VEaMWVGc1gzdXI1U28

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ファイル名を作成しようとする代わりに、反対のことを行います。ファイル名を抽出し、ファイルごとにファイル名から日付を取得し、ファイルから sb1_r を取得します。data.table パッケージの rbindlist を使用すると、より高速に実行できます (ただし、必須ではありません)。

# 指定された緯度、経度のリスト sb1 <- data.frame(longitude=1:10,latitude =1:10)

# Extracting zonal or sub-basin average rainfall from netCDF file
filenames = list.files(path = ".", pattern = ".nc")
rain_year = data.frame()

require(ncdf4)
for(FileName in filenames){
  File <- nc_open(FileName)
  # Create Date
  year <- strsplit(FileName, split = '[.]')[[1]][2]
  month <- strsplit(FileName, split = '[.]')[[1]][3]
  day <- strsplit(FileName, split = '[.]')[[1]][4]
  date = paste(year, month, day, sep = "-")
  # get value
  rain <- ncvar_get(File, 'r')
  sb1_r <- mean(apply(sb1,1,function(x)rain[x[1],x[2]]),na.rm = TRUE)
  # update data.frame
  rain_year = rbind(rain_year, data.frame(date = date, sb1_r = sb1_r))
  nc_close(File)
}

# Faster using data.table package
require(data.table)
temp = rbindlist(
  lapply(X = filenames, function(FileName){
    year <- as.integer( strsplit(FileName, split = '[.]')[[1]][2] )
    month <- as.integer( strsplit(FileName, split = '[.]')[[1]][3] )
    day <- as.integer( strsplit(FileName, split = '[.]')[[1]][4] )
    date = paste(year, month, day, sep = "-")
    File <- nc_open(FileName)
    rain <- ncvar_get(File, 'r')
    sb1_r <- mean(apply(sb1,1,function(x)rain[x[1],x[2]]),na.rm = TRUE)
    return(data.frame(date = date, sb1_r = sb1_r))
  })
)
于 2016-08-01T09:12:24.857 に答える