如何把.epw文件转换为.csv文件

.epw文件是EnergyPlus的气象数据文件格式，可以用于模拟建筑物的能耗和环境影响。要将.epw文件转换为.csv文件，您可以使用EnergyPlus中的WeatherConverter程序。下面是具体步骤：

1. 打开EnergyPlus安装目录下的WeatherConverter程序。

2. 在WeatherConverter程序中，选择"EPW to CSV"选项卡。

3. 在"Input EPW File"字段中，选择要转换的.epw文件。

4. 在"Output CSV File"字段中，指定要生成的.csv文件路径和文件名。

5. 在"Delimiter"字段中，选择CSV文件使用的分隔符，例如逗号或分号。

6. 点击"Convert"按钮，开始转换过程。

7. 转换完成后，您可以在指定的CSV文件路径中找到生成的.csv文件，并使用任何CSV文件编辑器打开它。

请注意，转换出的CSV文件包含气象数据的每小时值，因此可能会非常大。如果您只需要某些特定数据（例如每日平均温度），则可以使用其他工具或编程语言（如Python）来处理和提取所需数据。

相关问题

.epw文件转为.CSV文件 python

你可以使用Python中的pandas库来将.epw文件转为.csv文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取.epw文件
df = pd.read_csv('your_file.epw', skiprows=8)

# 删除无用的列
df.drop(['Year', 'Day', 'Hour', 'Minute'], axis=1, inplace=True)

# 将数据保存为.csv文件
df.to_csv('your_file.csv', index=False)

这个示例代码做了以下几步：

1. 使用`pd.read_csv()`函数读取.epw文件并存储为一个pandas DataFrame对象。由于.epw文件的前8行是元数据，因此我们使用`skiprows`参数跳过这些行。

2. 使用`df.drop()`函数删除无用的列。在这个示例中，我们删除了“Year”、“Day”、“Hour”和“Minute”列。

3. 使用`df.to_csv()`函数将数据保存为.csv文件。我们将`index`参数设置为`False`，以避免将DataFrame的索引写入.csv文件。

你需要将“your_file.epw”替换为你的.epw文件的实际文件名，并将“your_file.csv”替换为你想要保存的.csv文件的实际文件名。

AttributeError: module 'pyepw.epw' has no attribute 'relative_humidity' 怎么解决这个问题

这个问题的错误提示是module 'pyepw.epw' has no attribute 'relative_humidity'，意思是在pyepw.epw模块中没有relative_humidity属性。这个问题可能是由于pyepw库版本不兼容或者安装不完整导致的。解决这个问题的方法如下：

# 首先尝试更新pyepw库
!pip install --upgrade pyepw

# 如果更新不起作用，可以尝试重新安装pyepw库
!pip uninstall pyepw
!pip install pyepw

如果以上方法都不能解决问题，可以尝试检查pyepw库的文档或者寻求相关技术支持。