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Manipulation du format netcdf


Sujet :

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Vue hybride

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  1. #1
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    salut
    je travaille sur des données d'un fichier d'extension .nc,elles sont quatre dimensions long,lat,pression et temps,j'aimerai transformer ca en dataframe,mais je sais pas comment faire

  2. #2
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    Salut
    Je te conseille le package ncdf ou le package RNetCDF, pour la manipulation des données au format ncdf et tu peux voir la fonction nc2dataframe du package climates pour la conversion
    cordialement

  3. #3
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    desolé,j ai pas trouver le package Climate sur cran,donc j'arrive tjs pas à transformer mes données en dataframe.

  4. #4
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    Il n'est pas sur le CRAN mais sur Rforge....avant de l'installer assure toi d'avoir le package ncdf (dépendance..) qui lui est dispo sur les mirroirs usuels.
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    install.packages("climates", repos = "http://www.rforge.net")
    Si ca ne marche pas tiens moi au courant........

  5. #5
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    Merci pour le coup de main
    mais voila le resultat que j'ai obtenu
    >uwnd=read.nc("uwnd_month.nc")
    > uwnd$lat
    [1] 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28
    > uwnd$lon
    [1] -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6
    [20] 8 10 12 14 16 18 20 22 24
    > uwnd$lev
    [1] 1000 950 900 850 800 750 700 650 600 550 500 450 400 350 300
    [16] 250 200 150 100 70 50 30 20 10
    attr(,"unit")
    [1] "millibar"

    > nc2dataframe(uwnd)
    Erreur dans nc$dat[tim, , ] : nombre de dimensions incorrect
    En fait voila le fond du probleme,est je dispose dans 6 fichiers dont
    5 parametre :la temperature,humidité,le vent zonal et meridien,et la hauteur geopotentielle,la pluie etant le sixieme,L'idée c'est de faire une ACP,une ACC et puis une regression,pour expliquer la pluie par rapport à ces parametres.C'est pourquoi j'aurais besoin de mettre tt cela en ordre.
    Voilà,je vais cogiter encore,si vous disposez de plus d'infos n'hesite pas
    merci

  6. #6
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    Normal car tes vecteurs n'ont pas la mm taille. Tu pourrais par exemple completer les vecteurs par des 'NA' et ensuite les sauvegarder directement dans ton dataframe sans passser par nc2dataframe. Et mme pour faire des ACP, etc.. il te faudra que ton variables (lat, lon, ...) contiennent le mm nbre d'individus.
    !! Bizarre que tu aies des vecteurs de tailles différentes, vérifie bien tes données!

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