首先,我几乎没有使用数据库的经验(除了滥用),不幸的是,我的所有数据都是用非常不切实际和巨大的.csv文件编写的。我拥有的:,我在Table 1中拥有几百个传感器(总共有几百行)的时间序列数据( 15分钟-步骤)。还有一些weather condition data (WCD)应用于我的所有传感器,因此存储在同一个表中< ...
我正在尝试通过运行for循环将地下天气的历史数据下载为csv格式,并对每个日期进行i次迭代。 为了加快运行时间,我从2019年9月1日开始运行代码到今天(实际上我需要运行几年)。1", sep = "") myfile <- paste("NewportWeather",rownames(my_dates),".csv") download.file(ur 浏览6提问于2019-10-11得票数 2...
final_name = [item +'.csv' for item in name]#生成‘.csv’后缀的文件名组成的列表 data =[path+ i for i in a]#路径加文件名 return final_name,data,di file,path,di=get_filename(path,filetype) import numpy as npimport ospath = 'WeatherData/'#指定文件所在路径 filetype ='.csv'#指定...
filename='sitka_weather_07-2014.csv'#打开文件并将结果文件对象存储在f中withopen(filename)asf:#创建一个与该文件相关联的reader对象reader=csv.reader(f)#只调用一次next()方法,得到文件的第一行,将第一行数据中的每一个元素存储在列表中header_row=next(reader)#print(header_row)#打印文件头及其位置fori...
='data/sitka_weather_2014.csv'with open(filename) as f:#打开文件reader = csv.reader(f)#调用csv.reader(),创建一个与文件相关联的阅读器对象header_row = next(reader)#阅读下一行(标题行)datas= [[datetime.strptime(row[0],'%Y-%m-%d'), int((int(row[1]) - 32) / 1.8)]forrowinreader...
importcsv filename='sitka_weather_07-2014.csv'#打开文件并将结果文件对象存储在f中withopen(filename)asf:#创建一个与该文件相关联的reader对象reader=csv.reader(f)#只调用一次next()方法,得到文件的第一行,将第一行数据中的每一个元素存储在列表中header_row=next(reader)print(header_row) ...
3 fileName = 'weather.csv' 4 with open(fileName, "r", encoding="utf-8") as f: 5 text = csv.reader(f) 6 for i in text: 7 print(i) 8 print("###"*10) 9 with open(fileName, "r", encoding="utf-8") as f: 10 for i in f.readlines(): 11...
气温数据:OpenWeatherMap API 步骤2:发送请求并获取数据 使用Python的requests库,我们可以向这些API发送HTTP请求并获取数据。对于地震数据,USGS提供了GeoJSON格式的数据,我们可以使用json库来解析它。对于气温数据,OpenWeatherMap提供了JSON格式的API响应。 步骤3:解析数据并提取信息 ...
6 filename = 'sitka_weather_2014.csv' 7 with open(filename) as f: 8 """调用方法csv.reader()创建一个阅读器对象,并存储在reader中""" 9 reader = csv.reader(f) 10 header_row = next(reader) 11 #print(header_row) 12 # for index, colum_header in enumerate(header_row): ...
所爬取的网址:http://www.weather.com.cn/weather/101020100.shtml(中国天气网上海) 所用方法:lxml的css选择器 最后运行结果示例如图: image.png 爬取思路 检查网站的robots.txt文件 查看网页源代码找到所要爬取的内容 写表达式爬取想要的内容 写入csv文件 ...