如何使用Python批量处理日分辨率的气象数据集
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气象数据在研究中是经常会被用到的一类数据集，它的存储其实也还是比较规范的，一般看到的就是TXT文本格式的，然而这在我们具体使用的时候似乎不是很方便，我们希望数据是存储在Excel电子表格里的，并且可以筛选自己需要的站点、时间或者匹配的变量。So，我们来看看这些TXT数据的样子吧，数据是时间长度是1960年-2018年的多要素气象数据集，时间分辨率是每天，每一年的文件夹下面存储TXT数据
没有看错，这些数据全部是文本格式的，并不是我想要的Excel的数据，因为我觉得Excel存储的更加方便查询和提取使用，这样的话可以节约很多时间，那么我就来把这些数据全部处理成按年分类的吧，每年是一个Excel的电子表格，里面存储了所有站点，因此结果就有59年的数据，也就是59个电子表格，为什么要分开存储其实也有原因，因为担心Excel的一个电子表格不够存储这些数据，好像一个电子表格只能存储104万行的数据，如果记错的话，哈哈那就记错了吧。
接下来是处理的结果，是59个按年来分开存储的数据集：
如果你嫌弃这些Excel是零散的，不要担心，也有办法可以解决，通过打开Excel的宏通过VB代码就可以很方便地大批量的合并，但是这可能会导致数据丢失，因为数据比较大，excel存储不了那么多
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