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如何使用Python批量处理日分辨率的气象数据集

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你喜欢数据集是储存在TXT文本中吗?
气象数据在研究中是经常会被用到的一类数据集,它的存储其实也还是比较规范的,一般看到的就是TXT文本格式的,然而这在我们具体使用的时候似乎不是很方便,我们希望数据是存储在Excel电子表格里的,并且可以筛选自己需要的站点、时间或者匹配的变量。So,我们来看看这些TXT数据的样子吧,数据是时间长度是1960年-2018年的多要素气象数据集,时间分辨率是每天,每一年的文件夹下面存储TXT数据  

如何使用Python批量处理日分辨率的气象数据集

如何使用Python批量处理日分辨率的气象数据集

没有看错,这些数据全部是文本格式的,并不是我想要的Excel的数据,因为我觉得Excel存储的更加方便查询和提取使用,这样的话可以节约很多时间,那么我就来把这些数据全部处理成按年分类的吧,每年是一个Excel的电子表格,里面存储了所有站点,因此结果就有59年的数据,也就是59个电子表格,为什么要分开存储其实也有原因,因为担心Excel的一个电子表格不够存储这些数据,好像一个电子表格只能存储104万行的数据,如果记错的话,哈哈那就记错了吧。
下面将给出关键代码:  

如何使用Python批量处理日分辨率的气象数据集

接下来是处理的结果,是59个按年来分开存储的数据集:  

如何使用Python批量处理日分辨率的气象数据集

如果你嫌弃这些Excel是零散的,不要担心,也有办法可以解决,通过打开Excel的宏通过VB代码就可以很方便地大批量的合并,但是这可能会导致数据丢失,因为数据比较大,excel存储不了那么多  

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新闻标题:如何使用Python批量处理日分辨率的气象数据集
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