本文将介绍如何利用Python中的ArcPy模块，实现Excel数据读取和生成矢量图层的过程。同时，将详细介绍如何使用IDW插值和批量掩膜的方法对数据进行处理。

首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。

我们有一份Excel表格文件，记录了北京市部分PM2.5浓度监测站点在2019年05月18日00时至23时（不包括19时）的23个逐小时PM2.5浓度数据。我们需要将这些数据依次读入一个包含北京市各PM2.5浓度监测站点的矢量点要素图层中。接下来，我们将对这些站点导入的23个逐小时PM2.5浓度数据进行逐小时的反距离加权（IDW）方法的插值，生成共23幅插值图。最后，我们将利用已有的北京市边界矢量数据，对这23幅插值图进行掩膜。

包含北京市各PM2.5浓度监测站点的矢量点要素图层是基于Python中的ArcPy模块生成的。

矢量图层还包括属性表，属性表内容包括每一个站点的编号、地理位置与中文名称。

记录有北京市部分PM2.5浓度监测站点在2019年05月18日00时至23时的Excel表格文件如下，其中包括各站点在23个整点时所监测到的PM2.5浓度。

代码实现

了解了需求后，我们将使用Python的ArcPy模块进行详细代码的撰写与介绍。

在编写代码时，为了方便执行，所以希望代码后期可以在ArcMap中直接通过工具箱运行。因此，代码中对于一些需要初始定义的变量，都用到了arcpy.GetParameterAsText()函数。如果只是希望在IDLE中运行代码，那么直接对这些变量进行具体赋值即可。

代码的整体思路为：首先利用pd.read_csv函数读取记录有北京市部分PM2.5浓度监测站点在2019年05月18日00时至23时的Excel表格文件数据，随后在北京市各PM2.5浓度监测站点的矢量点要素图层的属性表中新建23个列，每一个列表示该监测站点在某一时刻的浓度数据。

具体代码如下。

# -*- coding: utf-8 -*-
# @author: ChuTianjia
...

运行结果

执行上述代码，如果是在ArcMap中直接通过工具箱运行，则可以看到代码运行过程中出现的提示。例如，可以知道有哪几个站点是没有数据、从而被剔除的。同时，在结果文件夹中可以看到，23小时的插值图与掩膜图都将自动生成并保存在指定文件夹。

下图显示了代码的运行情况。

接下来，我们查看IDW插值结果图和经掩膜后的图像。首先查看IDW插值结果图；我们以当日10时的插值结果图为例进行查看。可以看到其已对北京市边界矢量数据所包含的矩形范围完成了插值。

接下来，查看IDW插值结果图经过掩膜后的图像；我们以当日10时的插值、掩膜结果图为例进行查看。可以看到，经过掩膜操作后的图像已经完全符合北京市边界矢量数据的范围。

至此，大功告成。