NCDC气象数据的提取与处理(二):python批量转换isd-lite数据为xlsx

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本例使用的相关数据及代码可见

链接:https://pan.baidu.com/s/1EYE0U7RrHSGGk3vptZyNVg 
提取码:6666 

书接上回,在 NCDC气象数据的提取与处理(一)中,

我们得到了研究区内,且观测时间满足一定要求的站点列表,形式如下:

NCDC气象数据的提取与处理(二):python批量转换isd-lite数据为xlsx

接下来,我们要根据这个站点列表,从全国的站点数据中筛选指定站点,并将isd-lite格式的数据转化为其他形式(本教程以转化为 .xlsx 为例)

闲言少叙,先放代码,再将工作过程:

1.完整代码(部分代码参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/556150264

import os
import pandas as pd
import numpy as np

"""
工作原理:
输入/指定:工作路径,指定年份(时间范围),输入站点列表
过程:指定工作路径下的文件夹全部以“china_isd_lite_”+“年份”命名,
    根据输入的时间范围,创建对应年份的文件夹列表,
    根据输入的站点列表,创建文件名称列表,
    在每个文件夹列表元素下,顺序读取文件名称列表对应文件,并完成数据写入
"""
def trans_isd2excel(station_list,work_dir= r"D:\A_NCDC_test",period= [1980,1981]):  # 工作路径,指定年份(时间范围),站点列表
    datadir_list = []
    for i in os.listdir(work_dir):
        if os.path.splitext(i)[-1]=="" and period[0]<=int(os.path.split(i)[-1][-4:])<=period[1]:  # 判断是否是文件夹,并指定时间范围
            datadir_list.append(work_dir + os.sep + i)             # 年份文件夹 路径,如:'D:\\A_NCDC_test\\china_isd_lite_1980'
    erro_list = []
    for datadir in datadir_list:
        dataname_list = []
        for item in station_list:                                  # 文件名称形式:"D:\\A_NCDC_test\\china_isd_lite_1980\\450070-99999-1980"
            dataname_list.append(datadir + os.sep + item + "-99999-" +os.path.split(datadir)[-1][-4:] ) 
        for name in dataname_list:
            try:
                data = pd.read_table(name,header=None)
                '''
                原始数据中以空格分隔的12列数据,分别为:
                年、月、日、小时、温度、露点温度、气压、风向、风速、云量、1小时降雨量和6小时降雨量。
                '''
                # 构建空列表用于存放提取出来的各列数据
                data_list = []
                for line in data.values:
                    line_temp = [int(x) for x in line[0].split(' ') if x != '']
                    data_list.append(line_temp)

                df = pd.DataFrame(data_list,columns=['年','月','日','小时','温度','露点温度','气压','风向','风速','云量','1小时雨量','6小时雨量'])

                # 对数据中-9999的缺失值进行NaN替换
                df = df.replace(-9999,np.nan)

                # 数据说明文档中表示原始数据中温度、露点温度、气压、风速、降雨量的换算系数为10,所以要对原始数据中的对应数据除以10,进行换算。
                df['温度'] = df['温度']/10
                df['露点温度'] = df['露点温度']/10
                df['气压'] = df['气压']/10
                df['风速'] = df['风速']/10
                df['1小时雨量'] = df['1小时雨量']/10
                df['6小时雨量'] = df['6小时雨量']/10

                # 为了便于后续重采样分析数据,给数据增加一个DataFrame列
                df['Date'] = pd.PeriodIndex(year=df['年'],month=df['月'],day=df['日'],hour=df['小时'],freq='H')
                df = df.set_index(df['Date'])
                df.drop(columns= 'Date',inplace=True)

                # 保存为同名excel
                out_folder = f'{work_dir}_trans_isd2excel\\{os.path.split(name)[-1][-4:]}' # 输出到工作文件夹同级的 "工作文件夹名称 + _trans_isd_2excel"下
                if not os.path.exists(out_folder):
                    os.makedirs(out_folder)                 # 如果文件夹不存在,就创建 
                df.to_excel(f'{out_folder}\\{os.path.split(name)[-1]}.xlsx')
            except FileNotFoundError:
                print("Error: 没有找到文件或读取文件失败",name)
                erro_list.append(name)
            else:
                print("/"*10,"成功!",name)
    return erro_list  # 返回一个列表(储存未找到的文件名称)

2.工作过程

上述代码定义了一个名为“trans_isd2excel”的函数

要求输入:station_list,站点列表,[455001,455002,…]

                  work_dir,   工作文件夹路径

                  period,       处理时间范围,[起始年份,结束年份]

2.1输入

~工作文件夹路径,就是包含各年份文件夹的上级文件夹路径

NCDC气象数据的提取与处理(二):python批量转换isd-lite数据为xlsx

本例中 ,包含年份文件夹的 "D:\A_NCDC_test"就是工作文件夹work_dir;

~处理时间范围,这个也好理解,我工作文件夹下有1980-2022,但我只想要1980-2018,那么就设置period=[1980,2018];

~需要说明的是,站点列表station_list在上一篇文章里没有处理到位,这里要多做一步;

NCDC气象数据的提取与处理(二):python批量转换isd-lite数据为xlsx

红框中只有前6位是站编号,后面一串9需要去除,代码中的

stations = pd.read_excel('../Desktop/station_ID.xlsx')        
station_list = [str(x)[:6] for x in stations["STATION_ID"]]        # 有效站点列表

 就是负责做这个的

2.2过程

step1. 根据输入的时间范围,创建对应的年份文件夹列表

        datadir_list = ['D:\\A_NCDC_test\\china_isd_lite_1980',…]

step2.根据输入的站点列表,创建文件名称列表,
        dataname_list = ["D:\\A_NCDC_test\\china_isd_lite_1980\\450070-99999-1980",…]

step3.顺序读取文件名称列表对应文件,完成数据折算及写入

        对于step1中每一个年份文件夹,都执行step2和step3,转换后的文件最终输出到工作文件夹同级的 "工作文件夹名称 + _trans_isd_2excel"下,如本例中,工作文件夹为D:\\A_NCDC_test,输出文件夹就为D:\\A_NCDC_testtrans_isd_2excel。

3.实际效果

调用函数

trans_isd2excel(station_list,work_dir= r"D:\A_NCDC_test",period= [1980,1981])

NCDC气象数据的提取与处理(二):python批量转换isd-lite数据为xlsx

 输出文件位置,

NCDC气象数据的提取与处理(二):python批量转换isd-lite数据为xlsx

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