批量获取气象数据并导入Excel的方法咨询

一、批量获取多年逐小时数据 #

1. 官方“获取更多数据”板块批量下载 #

这是最便捷的官方途径，无需按月操作：

• 进入该板块后，选择Hourly Data（逐小时数据）入口；
• 通过站点名称、省份、坐标或直接输入站点ID（可从历史数据搜索页的站点详情中获取）定位目标站点；
• 在时间范围设置中选择需要的起始和结束年份，确认时间粒度为“Hourly”；
• 点击搜索后，选择“Download All”即可获取包含所选时间段所有逐小时数据的压缩包，解压后得到对应年份的数据集文件。

2. 脚本自动化下载（适合技术用户） #

如果需要更灵活的筛选或批量处理，可使用Python脚本构造请求自动下载并合并：

• 先获取目标站点的stationID（从历史数据页面的站点信息中提取）；
• 基础下载脚本示例：

import requests
import os

station_id = "YOUR_STATION_ID"
start_year = 2010
end_year = 2023
save_dir = "hourly_weather_data"

os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)

for year in range(start_year, end_year + 1):
    for month in range(1, 13):
        csv_url = f"https://climate.weather.gc.ca/climate_data/bulk_data_e.html?format=csv&stationID={station_id}&Year={year}&Month={month}&Day=1&timeframe=1&submit=Download+Data"
        resp = requests.get(csv_url)
        if resp.status_code == 200:
            save_path = os.path.join(save_dir, f"{year}_{month}.csv")
            with open(save_path, "wb") as f:
                f.write(resp.content)
            print(f"Downloaded {year}-{month} data")

• 合并所有CSV文件为单个数据集：

import pandas as pd
import glob

all_csvs = glob.glob(os.path.join(save_dir, "*.csv"))
df_collection = []
for csv in all_csvs:
    # 跳过CSV开头的15行元数据（根据实际文件调整行数）
    df = pd.read_csv(csv, skiprows=15)
    df_collection.append(df)
combined_data = pd.concat(df_collection, ignore_index=True)
combined_data.to_csv("full_hourly_data.csv", index=False)

二、“获取更多数据”板块完整操作流程 #

• 进入板块后，定位Historical Climate Data分类下的Hourly Data；
• 搜索站点：支持按名称、省份、经纬度或站点ID搜索，选中目标站点后进入数据选择界面；
• 设置时间范围：直接输入起始和结束年份，选择“Hourly”作为数据粒度；
• 下载数据：点击“Search”后，页面会列出所有可用的数据文件，点击“Download All”即可批量获取，部分站点可能存在数据缺失，页面会标注可用时间范围。

三、Excel导入最优方法 #

1. 单CSV文件导入 #

• 打开Excel，切换到数据选项卡 → 选择自文本/CSV；
• 选中目标CSV文件，在导入向导中确认分隔符为逗号，若文件开头有元数据行，设置“跳过行数”为对应数值（通常15行），预览无误后点击加载。

2. 批量合并多个CSV文件（推荐Power Query） #

• 打开Excel，点击数据 → 获取数据 → 从文件 → 从文件夹；
• 选择存放CSV文件的文件夹，点击确定后进入文件列表界面；
• 点击编辑进入Power Query编辑器，添加自定义列，输入公式：Table.FromCsv([Content], [Delimiter=",", SkipLines=15])（跳过元数据行）；
• 展开自定义列，清理不必要的字段后，点击关闭并上载，即可将所有CSV数据合并到单个工作表中。

3. VBA脚本批量导入（适合熟悉VBA的用户） #

Sub MergeWeatherCSVs()
    Dim targetWs As Worksheet
    Dim csvFolder As String
    Dim csvFile As String
    Dim lastRow As Long
    
    Set targetWs = ThisWorkbook.Sheets.Add
    targetWs.Name = "CombinedWeatherData"
    
    csvFolder = "C:\your\csv\directory\" ' 替换为你的CSV文件夹路径
    csvFile = Dir(csvFolder & "*.csv")
    
    Do While csvFile <> ""
        With targetWs.QueryTables.Add(Connection:="TEXT;" & csvFolder & csvFile, Destination:=targetWs.Cells(lastRow + 1, 1))
            .TextFileParseType = xlDelimited
            .TextFileCommaDelimiter = True
            .TextFileSkipRows = 15 ' 跳过元数据行
            .Refresh
        End With
        lastRow = targetWs.Cells(targetWs.Rows.Count, "A").End(xlUp).Row
        csvFile = Dir
    Loop
End Sub

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris