利用Python处理逐日气象数据集（.txt文件）

这里是引用参考原文链接：http://gaohr.win/site/blogs/2019/2019-08-20-china-daily-ground-climate-data-extraction.html#
GaoHR 个人博客: http://gaohr.win
由于需要处理长时间序列的逐日气象数据集（.txt文件），即在全国气象站点中提取特定气象站点的数据，所以发现了一个很好用的利用python代码进行逐日气象数据的提取，亲自试验之后觉得非常实用，只需要调整几个小问题。
1、运行代码时，文件输入、输出路径的修改

2、需要提取的站点、气象数据类型、数据开始-截止日期的修改
3、需要提取的降水、气温、日照时数等.txt文件需要存放在同一文件夹中
4、运行结果

if __name__ == "__main__":# 定义文件路径dataDir = r"G:\2020\气象数据\2019\EVP" dataDir_out = r"G:\2020\气象数据\2019\EVP"sidArr = ["53463"]  # 站号列表fields = ["TEM", "TMN", "TMX", "PRE", "RHU", "WIN", "PRS", "SSD"]  # 可选的提取变量列表START = "2019-01-01"  # 起始日期END = "2019-12-31"  # 终止日期period = [START.split('-')[0] + START.split('-')[1], END.split('-')[0] + END.split('-')[1]]period_days = GetDateArr_strdays(START, END)days = []# 逐站点提取数据for sid in sidArr:print(sid)# 计算起始搜索行数，提高提取速度sr = sidArr.index(sid) * 28c = ClimateData(dataDir, dataDir_out, int(sid), fields, period, days)c.ExtractData(sr=sr)c.SaveData(period_days, avg=False, d=False)

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