목적

전제 조건

5, 6열이 경도, 위도, 7열이 강수량의 수치가 됩니다.

실행

# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import glob
import csv
import pandas as pd
import pprint
import calendar
import jismesh.utils as ju

# 出力ファイルの指定
output_csvfile = "./out/highres_nowcast_anl_kanto.csv"

# 対象範囲の設定
y1 = 37.29166666666667
y2 = 34.04166666666667
x1 = 140.9375
x2 = 137.0625

#出力ファイルオープン
with open(output_csvfile, 'a', encoding='utf-8', newline="") as f:

    # フォルダ内の全csvファイルのパスを取得
    All_Files = glob.glob('./data/*.csv')
    pprint.pprint (All_Files)

    # csvファイル数分ループ処理
    for file in All_Files:
        # データをリストに格納
        df = pd.read_csv(file, header=None, encoding='utf-8')
        print(u'データフレームに格納処理終了')

        #カラム名を付ける
        df.columns = ["time_s_utc","time_f_utc","sign","surface","lon","lat","rain"]

        print("---データ抽出前---")

        # 最初の5個の値を表示する
        print(df.head(5))

        # 各列のdtypeを見る
        print(df.dtypes)

        # 行と列の個数をとる
        print(df.shape)

        # 対象範囲のデータを抽出
        df_kt = df[(df["lon"]>x2) & (df["lon"]<x1) & (df["lat"]>y2) & (df["lat"]<y1)]

        # 5次メッシュコード追加
        df_kt['meshcode'] = ju.to_meshcode(df_kt.lat, df_kt.lon, 5)

        print("---データ抽出後---")

        # 最初の5個の値を表示する
        print(df_kt.head(5))

        # 各列のdtypeを見る
        print(df_kt.dtypes)

        # 行と列の個数をとる
        print(df_kt.shape)

        # 出力CSVファイルに書き込む
        df_kt.to_csv(f, index=False)

    print(u'処理終了')

출력 결과 다이어그램