Python如何在meteostat的Point函数中使用浮点经纬度列处理多位置查询

现有代码核心问题修复 #

• 原代码直接对data['Date']整个Series调用datetime.strptime会报错，要先用pd.to_datetime批量转换日期列格式
• 单点位查询逻辑要封装成可逐行调用的函数，再用apply批量执行

完整可运行实现代码 #

import meteostat
from datetime import datetime
from meteostat import Point, Daily
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import time

# 1. 读取原始数据+批量转换日期格式
data = pd.read_csv(r'C:\Users\leoac\OneDrive\Desktop\Coding\Python apps\Correlation temp-goals in Serie A\seasons 09-19.csv', sep=";")
# 批量转换日期列为datetime类型
data['event_date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%d,%m,%Y')

# 2. 封装单点位单日期气象查询函数
def get_single_point_temp(row):
    try:
        # 构造Point对象：传入当前行的lat、lon，自动适配float类型
        point = Point(float(row['lat']), float(row['lon']))
        # 起止日期都用当天，查询当日数据
        daily_data = Daily(point, start=row['event_date'], end=row['event_date']).fetch()
        # 避免请求过快触发接口限制，按需调整休眠时间
        time.sleep(0.05)
        # 返回当日平均气温，没有数据则返回NaN
        return daily_data.iloc[0]['tavg'] if not daily_data.empty else np.nan
    except Exception as e:
        # 异常情况返回NaN避免程序中断
        return np.nan

# 3. 批量逐行调用查询，将气温写入temp列
data['temp'] = data.apply(get_single_point_temp, axis=1)

# 4. 验证结果+绘图
print(data[['Date', 'lat', 'lon', 'temp']])
data['temp'].dropna().plot()
plt.show()

拓展：批量查询多类气象指标 #

如果需要获取平均温之外的其他气象数据（最高温tmax、最低温tmin、降水量prcp等），可以修改封装函数一次性返回多列结果：

def get_single_point_meteo(row):
    try:
        point = Point(float(row['lat']), float(row['lon']))
        daily_data = Daily(point, start=row['event_date'], end=row['event_date']).fetch()
        time.sleep(0.05)
        if not daily_data.empty:
            d = daily_data.iloc[0]
            return pd.Series([d['tavg'], d['tmax'], d['tmin'], d['prcp']])
        else:
            return pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])
    except:
        return pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan, np.nan])

# 批量生成多列气象数据
data[['tavg', 'tmax', 'tmin', 'prcp']] = data.apply(get_single_point_meteo, axis=1)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leonardo Acquaroli