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如何使用Python批量提取指定的站點(diǎn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)

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對于我們下載的多數(shù)數(shù)據(jù)集,我們可能需要提取其中指定的來使用,比如這個空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)集,全國那么多站點(diǎn),我只想要我研究的區(qū)域的站點(diǎn)數(shù)據(jù),然而,當(dāng)我打開文件夾的時候,失望了,因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)都是一個一個的csv文件。有一個方法就是excel可以用腳本把這些單獨(dú)的csv合并為一個csv,但可能伴隨的問題就是數(shù)據(jù)超出excel的存儲上限,so,我們換一種做法  提取指定站點(diǎn)的數(shù)據(jù)。
這次實(shí)驗(yàn)用到的數(shù)據(jù)是全國2014-2020年的站點(diǎn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù),每小時的分辨率的,截圖看看長什么樣子:  

如何使用Python批量提取指定的站點(diǎn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)

如何使用Python批量提取指定的站點(diǎn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)

要是一個一個的打開去提取自己需要的,那會瘋掉的,So,上神器--Python來完成這次實(shí)驗(yàn)操作  

如何使用Python批量提取指定的站點(diǎn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)

targets就是你指定的想提取的站點(diǎn),想提取誰就指定誰,就輸入誰的站點(diǎn)代號就可以啦,整體代碼如下:

import osimport pandas as pd
# 定義相關(guān)參數(shù)dataPath = './data' # 數(shù)據(jù)目錄targets = ['1001A','1002A','1003A','1004A','1005A','1006A','1007A','1008A'] # 目標(biāo)站點(diǎn)result = [[] for i in range(len(targets))] # 用于保存結(jié)果
# 開始遍歷for filepath in os.listdir(dataPath): # 遍歷每個文件夾    for filename in os.listdir('%s/%s'%(dataPath,filepath)):        if not filename.endswith('.csv'): # 去重非csv數(shù)據(jù)文件            continue        data = pd.read_csv('%s/%s/%s'%(dataPath,filepath,filename))        for i in range(0,len(data),15):            for k in range(len(targets)):                try:                    item = {'date':data['date'][i], # 日期                            'hour':data['hour'][i]} # 小時                    for j in range(i,i+15):                        item[data['type'][j]] = data[targets[k]][j]                    result[k].append(item)                except:                    pass        print('%s處理完畢'%filename)            # 保存結(jié)果for i in range(len(targets)):    pd.DataFrame(result[i]).to_csv('%s.csv'%targets[i],index=False)            
Run,啟動就可以運(yùn)行,結(jié)果輸入是這幾個站點(diǎn)的csv數(shù)據(jù),里面包含了所記錄的時間范圍的所有要素(比如PM10之類的)的數(shù)據(jù)  
OK,先到這里。

以上是“如何使用Python批量提取指定的站點(diǎn)空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道!


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