上图展示了近40年东北亚区域冬季冷空气活动路径。绘制此类图表所需数据仅为每条路径的N个三维坐标点。第一和第二维分别是longitude和latitude，第三维可根据需求选择。例如，若需体现高度，则使用高度坐标；若需体现冷空气强度，则使用温度数据；若需体现水汽，则使用相对湿度；若绘制台风，则使用速度等。
通常此类数据是由.txt（.csv）等格式存储的，读取和处理方法可参考我的“Python气象数据处理与绘图（1）：数据读取”，本文主要介绍绘图部分。当然根据需要，也可以直接绘制两维的轨迹，即取消掉颜色数组，用最简单的plot语句，循环绘制即可。
世纪以后，温度表和气压表等气象观测仪器相继出现，地面气象站陆续建立，这时主要根据单站气压、气温、风、云等要素的变化来预报天气。天气图1851年，英国首先通过电报传送观测资料，绘制成地面天气图，并根据天气图制作天气预报。20世纪20年代开始，气团学说和极锋理论先后被应用在天气预报中。
xlwings是一个用于Excel自动化操作的强大Python库。借助xlwings，Python用户可以轻松控制Excel进行数据处理、报表生成、自定义函数等操作。以下是xlwings模块的用法详解及实例：首先，确保已经安装了xlwings。安装命令如下：接下来，导入xlwings模块。打开Excel文件。获取Excel中的工作表。读取和写入数据。遍历数据。
导入os库用于文件路径定位，导入xlwings库用于Excel文件操作。定义文件路径，查找文件列表，并创建Excel程序实例。在循环中，逐个打开报表文件，定位到A2以下的数据区域，修改字体为宋体、大小为11，并写入数据。最后，保存并关闭文件，退出Excel程序。通过代码运行，您会观察到数据格式的统一效果。
为了执行删除操作，我们首先需要整理出需要删除的工作表文件，并将其存放在同一文件夹中。接着，使用xlwings库打开文件夹内的每个Excel文件，并通过遍历工作表来查找并删除指定名称的表格。
函数返回True，表示操作成功写入DataFrame到表同样借助此函数，步骤与创建表类似。完成数据读取和转换成DataFrame后，你可以开始进行深入的数据分析，利用Python的强大分析工具进行数据清洗、探索和建模。接下来，我们将探索如何在实际的线上数据流处理中应用这些技能。
