|
站点数据是气象数据很重要的一部分，尤其是在观测数据方面，站点数据一般存放于.txt(.csv)文件中，首先就需要读取数据。 以一套中国气象数据网下载的某省的1979-2019年逐月气温的站点数据为例，数据文件格式为TXT文本格式： （数据下载地址：www.52ocean.cn）
TXT文本保存的数据如下图所示：
t% e& Z# h1 }* j) H1 U: U如果没有导入pandas库，需要现在anaconda里下载pandas库，再在spyder理运行python代码，对于这类简单排列的.txt文件，可以通过np.load读取，但用pandas的.read_csv更为方便： - : l0 }; C: e% i4 B/ B" p8 l
- + G+ v, Y& h) y0 Y0 |% P$ l% [
- # \- Z* ?# A" f7 A' e* N
6 D( Q4 U8 \0 c# K6 F3 W
import pandas as pddata = pd.read_csv("tem.txt", skiprows=1, sep=',', header=None)print(data)
8 L7 K* }8 z' Q/ p4 _1 B. Z6 U 文件信息查看如下：
可以看到，文件的数据有22列，492行，第0列是年份，第1列是月份，剩余列数是变量数据。 skiprows=1表示跳过了前1行的文件头（因为第一行的数据中含有非数字的字符，所以选择跳过不读取）。 如果其他文件中数据是以空格为间隔，则sep='\s+'定义了数据间隔为空格。
- {( d A! B- L/ p+ o& P | 
