气象行业的朋友们，你们是否遇到了如下问题：

学了 Python，不知道怎么用于处理日常业务？
业务数据处理繁琐又耗时，想使用Python提高 ROI？

别怕，我们邀请了7位来自全国各地的业务一线老师傅，基于日常气象业务和科研场景下的真实需求，案例式教学，带你更高效地用Python处理业务数据，将时间花到更有价值的地方。

· 活动基本信息 ·

导师

王清龙（longtsing）湖北省宜昌市气象局保障中心工程师。主要从事气象业务技术保障工作，兼职气象数据分析质控、气象仪器计量与检定、气象设备研发与维修。

适用对象

掌握 Python 基本语法、但对气象业务数据分析处理麻爪的：

气象业务工作者
气象行业从业者

从未接触系统内数据的大气科学专业学生

学习形式

自学→刷题→自动出分→晋级。视个人接受能力，平均每天学习时长 0.5-1 小时不等，预计 7 天可以闯关成功

※ 学习建议：如果你从未接触过 Python，建议拉到文末，有适合小白的零基础Python教学（免费的）学完了再来也不迟

· 内容大纲 ·

关卡 1

知识点：pandas 基础

案例：最长高温日数统计

闯关题：计算 10 年逐年冻融交替循环次数

关卡 2

知识点：数据筛选、排序、分组、连接

案例：

1：统计单站点八方位风速频率
2：多年最长高温持续日数统计

闯关题：分析不同层 AQI 等级次数

关卡 3

知识点：

pandas 进阶：窗口、变换、插补及高阶数据处理
数据的透视变形、质控、填充，时间序列

案例：

1：风廓线雷达观测数据处理与可视化
2：地面气象观测数据质控

闯关题：风廓线雷达数据可视化

关卡 4

知识点：气象时序数据处理、正则表达式、绘图、性能优化

案例：

1：利用微波辐射计数据绘制 TLogP 图，并叠加风廓线雷达
2：海量闪电定位数据的正负闪强度统计

闯关题：闪电定位抽取

关卡 5：最后一关！

闯关题：

比较 TLogP 图：基于气球探空数据、微波辐射计和风廓线雷达
统计闪电序列过程子闪数量

· 特别致谢 ·

感谢以下几位研究人员提供有关案例，测试训练营教案，并提出修改意见：
- 宜昌市气象局成勤
- 宜昌市气象局刘俊
- 宜昌市气象局 枚雪彬
- 武汉区域气候中心 邓环环
- 中国气象局上海台风研究所李田
- 中国气象局上海台风研究所 夏武松

· 活动报名 ·

报名时间：长期开放，早学早享受

· 活动交流 ·

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· 和鲸气象宇宙 ·

如果你是大气科学领域新入门Pytho的小白，欢迎来和鲸气象小宇宙逛逛，总能找到适合你的学习资料：

快速入门：Python 基础

基础应用：Numpy + Pandas 数据处理

数组进阶：numpy 数组进阶、标量数学、并行计算

高级应用：xarray 进阶、可视化、代码优化

xarray 使用：xarray 索引、数据变换、切片、可视化、数据数组运算等

绘图详解：matplotlib 与 cartopy

气象Python统计分析

气象业务数据处理

国内气象业务和科研最全Python实战教学案例，关键还免费！

关卡 1

关卡 2

知识点：数据筛选、排序、分组、连接

2：多年最长高温持续日数统计

关卡 3

知识点：

pandas 进阶 ：窗口、变换、插补及高阶数据处理

数据的透视变形、质控、填充，时间序列

1：风廓线雷达观测数据处理与可视化

2：地面气象观测数据质控