1、原始数据如图, 2、将原始的气象站点数据按照地理研究区域提取出来。如图: 3、利用python程序进行处理,代码如下: 4、运行得到结果如下图 5、说明: 此步骤是将带有缺省值的原始降水数据处理成带有行列号、坐标和降水值的csv格式数据,方便后期进行降水数据的分析与使用 ...
将批量下载好的原始数据保存在data文件夹,数据如图:,总共有 长达 年的长时间序列数据。 需要将原始的数据按照索引数据进行批量处理好可用的月降水数据。具体代码如下: 运行结果列表如图: python对地理数据的处理非常实用,有强大的数据分析工具包。不过具体的实现代码需要有一定的python编程知识,本文代码的撰写来自代码开头声明的作者,转载需要注明该作者的版权。其中涉及到python对exce ...
2019-02-26 21:24 0 1385 推荐指数:
1、原始数据如图, 2、将原始的气象站点数据按照地理研究区域提取出来。如图: 3、利用python程序进行处理,代码如下: 4、运行得到结果如下图 5、说明: 此步骤是将带有缺省值的原始降水数据处理成带有行列号、坐标和降水值的csv格式数据,方便后期进行降水数据的分析与使用 ...
1、如图为所有站点数据,现在需要将该数据处理成按照年份拆分成每年的数据文件。 代码如下: 2、经过上述代码运行,得到数据列表。具体代码如下: ...
用mapreduce 处理气象数据集 编写程序求每日最高最低气温,区间最高最低气温 气象数据集下载地址为:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa 按学号后三位下载不同年份月份的数据(例如201506110136号同学,就下载2013年以6开头的数据 ...
近期碰到一个问题,两套系统之间数据同步出了差错,事后才发现的,又不能将业务流程倒退,但是这么多数据手工处理量也太大了,于是决定用Python偷个小懒。 1、首先分析数据。 两边数据库字段的值都是一样,先将这边数据库的数据查询导出,正好是2列120多行的数据。那么目标就是拼接成update ...
仍是不免吐槽一句获取中国气象站点数据真是太南了 为啥数据壁垒这么高呢 我真是不明白 前言 想要获取如上图中如此密度,到县级别的气象站点数据还是不容易 如果你只想点一点 得直接下载某些站点的数据: http://data.sheshiyuanyi.com/WeatherData ...
初偿用Python处理时间序列的数据,碰到一些坑。以此文记录一下,希望后来者可以少走弯路。 背景说明:我是用一个已有的csv数据表作为原材料进行处理的。 目的:实现时间序列的可视化,及周期性的可视化。 1、碰到的第一个坑是,导入到时间数据,默认的是字符串的数据类型。因此,在可视化 ...
初偿用Python处理时间序列的数据,碰到一些坑。以此文记录一下,希望后来者可以少走弯路。 背景说明:我是用一个已有的csv数据表作为原材料进行处理的。 目的:实现时间序列的可视化,及周期性的可视化。 1、碰到的第一个坑是,导入到时间数据,默认的是字符串的数据类型。因此,在可视化 ...
要求:共1000条数据,第一次批量插入100条,第二次批量插入101到200条,依次插入数据; 实现方式这里选择了两种常用的方式,都是使用List操作; 第一种实现思路如下: <1> 原先存放数据的List为recordList,求出共需批量处理的次数; <2> ...