求助Crossin老师，批量处理(检索,排序,统计运算等)Excel文件

wytdw

Crossin老师，我目前学环境的，研究室老师给的一个项目，要分析一个地区的气象情况，前一段时间在中国大学Mocc上学了一点Python爬虫的入门，上周刚用Python爬取了8500个左右大约8GB大的Excel文档数据（.csv格式的），目前正在处理Excel文件，想分析气象（年降水量，年降水天数，平均气温等）与自然环境（光照量等）数据，有850个点（每个点大概爬去了10个Excel文件）从1970年到2017年每天的数据（每个Excel差不多18000行），

下面是某个点的其中一个Excel文件，
Date     Year     DOY     Min Temperature (C)     Max Temperature (C)     Rainfall (cm)     Cumulative Rainfall (cm)     Solar Radiation (Ly)
1970/1/1     1970     1     -26.73     -16.6     0     0     105.981
1970/1/2     1970     2     -30.11     -26.98     0.007     0.007     59.28007
1970/1/3     1970     3     -32.05     -25.95     0.011     0.018     83.31619
1970/1/4     1970     4     -35.31     -28.66     0.072     0.09     87.62205
1970/1/5     1970     5     -27.67     -7.71     0     0.09     152.9772
1970/1/6     1970     6     -21.31     -6.45     0     0.09     133.0762
1970/1/7     1970     7     -24.04     -10.28     0     0.09     129.1638
1970/1/8     1970     8     -26.84     -12.66     0     0.09     132.3126
1970/1/9     1970     9     -29.88     -13.42     0     0.09     143.9113
1970/1/10     1970     10     -24.51     -10.62     0     0.09     133.5144
1970/1/11     1970     11     -30.21     -10.15     0     0.09     162.1114
1970/1/12     1970     12     -29.33     -17.6     0     0.09     125.2958
1970/1/13     1970     13     -27.01     -21.03     0     0.09     90.45665
1970/1/14     1970     14     -30.3     -24.24     0     0.09     92.1054
1970/1/15     1970     15     -31.34     -21.85     0     0.09     116.6249
1970/1/16     1970     16     -30.92     -17.56     0     0.09     140.0604
1970/1/17     1970     17     -33.41     -21.46     0     0.09     134.1184
1970/1/18     1970     18     -34.17     -22.53     0     0.09     134.062
1970/1/19     1970     19     -25.21     -14.94     0     0.09     127.5748
1970/1/20     1970     20     -20.07     -14.3     0     0.09     96.90313
1970/1/21     1970     21     -25.41     -17.53     0.009     0.099     114.7882
1970/1/22     1970     22     -23.84     -15.26     0     0.099     121.4421
1970/1/23     1970     23     -24.91     -19.8     0     0.099     95.04499
1970/1/24     1970     24     -29.82     -21.64     0     0.099     121.9787
1970/1/25     1970     25     -32.55     -25.26     0     0.099     116.8287
1970/1/26     1970     26     -37.36     -28.8     0     0.099     128.4649
1970/1/27     1970     27     -36.42     -20.86     0     0.099     175.7893
1970/1/28     1970     28     -31.74     -27.02     0     0.099     98.28125
1970/1/29     1970     29     -32.82     -17.78     0     0.099     178.1158
1970/1/30     1970     30     -28.71     -20.19     0     0.099     136.1251
1970/1/31     1970     31     -28.9     -17.09     0     0.099     162.7568
1970/2/1     1970     32     -33.14     -18.14     0     0.099     186.2972
1970/2/2     1970     33     -28.73     -24     0.001     0.1     106.2633
1970/2/3     1970     34     -34.61     -18.21     0     0.1     201.005
1970/2/4     1970     35     -29.32     -16.25     0     0.1     182.3017
........
2016/12/16     2016     351     -13.45     -9.15002     0     14.68882     67.00952
2016/12/17     2016     352     -10.9     -7.65002     0     14.68882     58.14937
2016/12/18     2016     353     -11.75     -9.5     0     14.68882     48.32103
2016/12/19     2016     354     -13.55     -7.70001     0     14.68882     77.8579
2016/12/20     2016     355     -14.45     -10.25     0     14.68882     65.95843
2016/12/21     2016     356     -19.55     -14.9     0     14.68882     69.42779
2016/12/22     2016     357     -15.7     -12.95     0     14.68882     53.44103
2016/12/23     2016     358     -19.1     -14     0     14.68882     72.88447
2016/12/24     2016     359     -16.8     -10.85     0     14.68882     78.88395
2016/12/25     2016     360     -26.8     -21.45     0     14.68882     74.99372
2016/12/26     2016     361     -21.05     -16.3     0     14.68882     70.88403
2016/12/27     2016     362     -19.7     -16.7     0     14.68882     56.5392
2016/12/28     2016     363     -21     -17.1     0     14.68882     64.73514
2016/12/29     2016     364     -21.8     -17.1     0     14.68882     71.40097
2016/12/30     2016     365     -17.9     -12.3     0     14.68882     78.34694
2016/12/31     2016     366     -18.2     -12.55     0     14.68882     79.14934



想从这些Excel数据中：
1.快速查找每个点每年的降雨天数，每个点每年的降雨总量
2.从Excel已有的每个点每天最高最低温平均值，标准差

求助Crossin老师怎么做？Pandas库吗？
用Python的Pandas库可以解决上述问题吗?
希望得到您的指导和建议......

crossin先生

图挂了
按你的描述，pandas可以做。
先用少量数据，实现功能。再用所有数据去跑，看会不会有性能瓶颈，再逐步优化