1、将所有的csv文件放到一个文件夹，比如D:/test中有a.csv，b.csv，c.csv，d.csv，f.csv 2、打开cmd，切换到存放csv的文件夹，先输入D:，注意有冒号。...再cd test进入test文件夹 或者用简单的方法：在test文件夹中，按住shift加鼠标右键，选择在此处打开命令窗口。...3、在cmd命令框中输入copy *.csv all.csv，all可以改成任意的名字。然后按enter，等待完成就可以了。 4、打开csv文件夹就可以看到all.csv ?
标签：Python与Excel,pandas 本文展示如何使用Python将多个Excel文件合并到一个主电子表格中。假设你有几十个具有相同数据字段的Excel文件，需要从这些文件中聚合工作表。...注意，存在非Excel文件，我们不想打开这些文件，因此要处理这些文件。 将多个Excel文件合并到一个电子表格中 接下来，我们创建一个空数据框架df，用于存储主电子表格的数据。...注意，默认情况下，此方法仅读取Excel文件的第一个工作表。 append()将数据从一个文件追加/合并到另一个文件。考虑从一个Excel文件复制一块数据并粘贴到另一个Excel文件中。...我们有2个文件，每个文件包含若干个工作表。我们不知道每个文件中有多少个工作表，但知道所有工作表的格式都是相同的。目标是将所有工作表聚合到一个电子表格（和一个文件）中。...简洁的几行代码将帮助你将所有Excel文件或工作表合并到一个主电子表格中。 图4 注：本文学习整理自pythoninoffice.com。
生成多个文件脚本 #coding=utf-8 #import os #import sys sql1Script = ''' use scrm_%s; -- 公司code需替换为相应公司的code CREATE...for item in db_name: sql1 = sql1Script % (item, item) script = sql1 # 生成脚本文件...."w") fp.write(script) fp.close() if __name__ == "__main__": init_sql_execute() 将多个文件输出到一个文件中.../usr/bin/python #encoding:utf-8 import os # 目标文件夹的路径 filedir = r'/data/test' #获取目标文件的文件名称列表 filenames
文章背景： 在工作中，有时需要将多个工作簿进行合并，比如将多份原始数据附在报告之后。...接下来在新的对话框里面进行设置。 这种方法适合在移动少量工作表的时候使用。如果有很多的工作簿，都需要进行移动的话，一个一个打开然后再操作比较费时费力。这时就可以使用VBA来批量进行操作。...在目标工作簿内，插入一个模块，然后导入如下的代码： Option Explicit Sub MergeWorkbook() '将多个工作簿的第一张工作表合并到目标工作簿中...End Sub (1) 将目标工作簿和待转移的工作簿放在同一个文件夹内； （2）上述代码要实现的功能是，将同一个文件夹内所有工作簿（目标工作簿除外）的第一张工作表拷贝到目标工作簿内，并将表名设置为拷贝前所属的工作簿名称...转移前： 转移后： 参考资料： [1] 如何使用Excel VBA将多个工作簿的全部工作表合并到一个工作簿中（https://zhuanlan.zhihu.com/p/76786888）
今天这是最后一期介绍用xarray处理nc数据了，打算聊一下如何做数据合并与计算。 数据合并 数据合并主要是两种形式 维度的拼接：如将日数据合成为年数据，就属于在时间维度上的合并。...变量的合并：如将多个物理量合到同一个Dataset中。 xarray围绕着这两种合并方式介绍了concatenate, merge, combine, update四种方法。...Attributes: Conventions: CF-1.6 ds2018时间维度为12，ds2019时间维度为3，下面使用 concat() 合并后时间维度为15 >>> xr.concat...中的u10和ds2019中的t2m合并到一起，而且在时间维上缺失会自动设置为nan。...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。
数据合并 数据合并主要是两种形式 维度的拼接：如将日数据合成为年数据，就属于在时间维度上的合并。 变量的合并：如将多个物理量合到同一个Dataset中。...维度拼接 使用 concat() 方法可以实现维度的拼接。 下面是演示数据，来源于2018年和2019年前三个月的ERA-Interim月平均数据。...12，ds2019时间维度为3，下面使用 concat() 合并后时间维度为15 1>>> xr.concat([ds2018, ds2019], dim='time') 2<xarray.Dataset...中的u10和ds2019中的t2m合并到一起，而且在时间维上缺失会自动设置为nan。...除此以外，xarray还可以帮你快速地求出平均值，方差，最小值，最大值等。你可以指定具体对那个维度进行计算，如果不指定维度默认会对所有维度进行计算。
= null) { c.write(bWord); } c.close(); System.out.println("finish"); } } 主要对文件读写的考察，自己一开始编写的可读性不好
import os filename='./train_data/img_' for i in range(1,19736): newfile=file...
标签：Python与Excel,pandas 本文讲解使用Python pandas将多个工作表保存到一个相同的Excel文件中。按照惯例，我们使用df代表数据框架，pd代表pandas。...我们仍将使用df.to_excel()方法，但我们需要另一个类pd.ExcelWriter()的帮助。顾名思义，这个类写入Excel文件。...这两种方法的想法基本相同：创建一个ExcelWriter，然后将其传递到df.to_excel()中，用于将数据框架保存到Excel文件中。这两种方法在语法上略有不同，但工作方式相同。...index = False) df_2.to_excel(writer2, sheet_name =‘df_2’, index = False) writer2.save() 这两种方法的作用完全相同——将两个数据框架保存到一个...Excel文件中。
Dataset xarray.Dataset 是和 DataFrame 相同的多维数组。这是一个维度对齐的标签数组(DataArray)的类字典容器。它用来展示NetCDF文件格式的数据。...虽然 xarray 不会强制限制属性设置，但是如果使用的不是 字符串，数字或 numpy.ndarray 对象，那么在序列化某些文件格式时仍可能会失败。...数据集转换 除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。...，并返回新数据集： >> ds.coords['day'] = ('time', [6, 7, 8]) >> ds Dimensions: (time:
1.代码 package d04_test;/* * zt * 2020/8/8 * 15:07 *使用缓冲字节流实现复制文件（BufferedInputStream） */ import
xarray中的坐标有两种类型： 维度坐标 是名称和唯一的维度名称相同的1D数组(打印Dataset或 DataArray时 *号标记的变量)。...用于基于标签的索引和对齐操作，就像 pandas 中的 DataFrame 和 Series 的索引。事实上，这些维度坐标内部使用的是 pandas.Index 存储其值。...非维度坐标 是包含坐标数据的变量，但不是维度坐标。它们可以是多维的，而且非维度坐标名称和它的维度名称没有关系。非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。...注： xarray 中的术语和 CF 中的术语不同。CF中的维度坐标称作坐标变量，而非维度坐标称作辅助坐标变量 [注1]。CF是指 Climate and Forecast [注2]。...如果要在数据和坐标之间反复转换，可以使用 set_coords 和 reset_coords 方法(均直接返回新对象)。
类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。 但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...IA')] ds.sel(space='IA') or ds.loc[dict(space='IA')] 基于位置的索引 直接对 DataArray 的索引类似 numpy 数组索引，只不过它返回的是一个新的...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。...coordinates: x 如果两个 xarray 对象至少有一个没有坐标标签，只要有相同的维度名和大小，同样可以执行对齐操作。
DataArray 一个带有标签的多维数组，它有如下几个重要的属性 values 获取数组的具体数值 dims 获取维度的名字，如('x', 'y', 'z') coords 获取一个类似于字典的结果，...提取物理量 从文件中读取数据ds = xarray.open_dataset() 假如数据中含有一个名为var的物理量可以通过ds.var或ds[var]来获取 实例 此处使用的是ERA-Interim...# 取出ds中名为t2m的物理量,可以看到它的维度，坐标系，以及t2m有单位和名字两个属性 >>>ds['t2m'] <xarray.DataArray 't2m' (time: 12, latitude...可以清晰的了解nc数据中的维度、坐标、物理量以及各种属性等信息。...xarray封装了matplotlib的部分绘图函数，一行代码就可以将数据画出来，不过作为一个负责的公众号，还是用cartopy顺带加载了地图。
如果 timeidx 是单个值，那么将假设时间索引取自所有文件所有时间的连接。 注意：执行 wrf.getvar 时并不会进行排序，也就是说在执行函数之前应在序列中按时间对文件进行排序。...使用 join 方法组合多个文件 使用join方法合并一系列文件时，会将文件/序列索引作为新数组的最左侧维度。...如果指定值的话，那么从每个文件中提取变量时，指定值将应用于每个文件。在具有多个时刻的多个文件中，这样做可能是没有意义的，因为每个文件的第 n 个索引可能表示不同的时刻。...然而，在字典中所有的WRF文件都应包含相同的维度。结果是一个数组，最左侧的维度是字典中的键。同样允许使用嵌套字典。...因此，当检测到多个时间或是文件时，依赖于地理边界的方法将返回对象数组而不是单个对象。 wrf.get_cartopy 获取的地图对象中并不包含地理边界信息。
Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray...或许你会说，那我直接用一个库，比如就用numpy不就好了。但是我们在实际处理气象上常见的nc数据时，还是离不开xarray、pandas、netCDF4，这些常用库的。...的各维度相乘应与旧的相等，不想算的可以用-1表示 array_name.resize(3,2,2) # 改变数组形状，新shape的各维度相乘可以不与旧的相等，不足的补0 np.where(condition...5）读取第1,2,5列，默认所有列 2、xarray库 import xarray as xr data = xr.open_dataset(file_name) # 读取nc文件 t2m = data...DataFrame格式数据 data['增加的维度'] = np.array格式的数据 # 向data中添加数据。
以在打开时保存全文件扫描 处于 Alpha 的功能有： 安装 cfgrib 实用程序，该程序可以将 GRIB 文件转换为 to_netcdf，并可以选择将其转换为特定的坐标数据模型 支持将精心设计的 xarray.Dataset...如果不需要索引文件，可以将 indexpath 设置为 "" 在 backend_kwargs 中的 filter_by_keys 中使用 GRIB Key 设置过滤条件。...xarray.Dataset 中。...例如下面的代码使用 t.load() 将所有场的值加载到内存中，后续在 print() 语句中的数据访问操作就不会读取文件。...高级特性 cfgrib 的 engine 支持 xarray 的所有只读特性，例如： 使用 xarray.open_mddataset() 将多个 GRIB 文件合并到一个单一的 dataset 使用
但在处理数据的时候呢，比如想画一个时间趋势图之类的时候，挨个读取数据非常繁琐。我们希望能够把所有的数据或者某个我们关心的变量单独提取出来，让其按照指定的维度，如时间维度来排序并整合成一个文件。...下面我就分享一下我在日常科研中为了解决这个问题而写的代码，供大家参考使用(代码很简单， 大家只需要把文件名、路径改成自己的就可以用了)。...因为一般WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，也就用不了concat函数。所以这里我们先给所有的输出文件批量添加后缀名".nc"。...(也可自行指定文件路径) path = os.getcwd() #一般 WRF 默认输出文件的文件名后缀没有.nc，无法直接使用xarray进行读取，进而用不了concat函数 #这里我们批量修改文件名...list_names_sort = np.sort(list_names) 到这里，输出结果如下(未截图完全)： 下面分别展示选择单个变量进行合并以及将所有变量按照指定维度进行合并。
函数有 preprocess 参数，这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理，如果批量操作涉及到维度合并等操作时比较有用，比如要合并的维度不是坐标，可能会出现以下错误，需要先将合并的维度设置为坐标...数据处理 数据处理的内容比较多，这里主要以数据的索引、筛选为主，关于数据的插值和统计计算以后再说（又拖了一次，哈哈） 第一个要说的是后台留言询问的，如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据...这里给上代码吧：注意 ds 的坐标一定要有 time维度，名称不一定是 time，但一定要有时间格式的坐标才行。...有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析，比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大，以后单独细说。...如果你遇到了一些问题的话，也可以评论留言，我收集一下，回头可以放到菜单栏中实时更新。 一不小心就写了这么多，很多经验都是细节问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
