過去の生気象データはどこで入手できますか？
私が行っているプロジェクトの過去の生の気象データはどこで見つけることができますか？私は主に温度が必要ですが、他の詳細はいいでしょう。このデータを見つけるのに非常に苦労しています。天気予報サイトをスクレイピングする必要は本当にありません。
米国国立暴風雨研究所で 過去の気象データアーカイブ （注：これは廃止されました）。
また、米国国立気候データセンター Geodata Portal 。
米国国立気候データセンター 気候データオンライン 。
米国国立気候データセンター 最も人気のある製品 。
私もこれと同じ質問をしていることに気付いたので、今後のGoogle社員と経験を共有していきます。
データソース
生データが欲しかったのですが、たくさんあります... APIではできませんでした。ソースに直接向かう必要がありました。すべてのデータの最適なソースは、NCEPまたはNCDC NOMADSサーバーのいずれかであると思われました。
http://nomads.ncdc.noaa.gov/dods/ <-履歴データに適しています
http://nomads.ncep.noaa.gov/dods/ <-最近のデータに適しています
（注：コメント者は、httpではなくhttpsを使用する必要があると指摘しました。まだテストしていませんが、問題がある場合は試してください！）
データの量を知るために、彼らのデータは1979年までさかのぼります！カナダとアメリカを探しているなら、北米地域再分析データセットがおそらく最良の答えでしょう。
データを使用する
私は大きなpythonユーザーであり、 pydap または NetCDF のいずれかが使用するのに適したツールのように見えました。 pydapで遊んでいます。
遊牧民のウェブサイトから特定の場所の温度データをすべて取得する方法の例を示すには、Pythonで次のことを試してください。
from pydap.client import open_url
# setup the connection
url = 'http://nomads.ncdc.noaa.gov/dods/NCEP_NARR_DAILY/197901/197901/narr-a_221_197901dd_hh00_000'
modelconn = open_url(url)
tmp2m = modelconn['tmp2m']
# grab the data
lat_index = 200 # you could tie this to tmp2m.lat[:]
lon_index = 200 # you could tie this to tmp2m.lon[:]
print tmp2m.array[:,lat_index,lon_index]
上記のスニペットは、1979年1月全体の時系列（3時間ごと）のデータを取得します！複数の場所またはすべての月が必要な場合、上記のコードは簡単に変更できます。
スーパーデータへ...そしてそれ以上！
私はそこに立ち止まって満足していませんでした。このデータをSQLデータベースに入れて、簡単に切り分けられるようにしました。このすべてを行うための素晴らしいオプションは、python予測モジュールです。
開示：モジュールの背後にコードをまとめました。コードはすべてオープンソースです-ニーズに合わせて変更することができます（火星を予測しているのでしょうか？）か、プロジェクトの小さな断片を引き出します。
私の目標は、 Rapid Refreshモデル （現在の天気に関する正確な情報が必要な場合の最善策）から最新の予報を取得できるようにすることでした。
from forecasting import Model
rap = Model('rap')
rap.connect(database='weather', user='chef')
fields = ['tmp2m']
rap.transfer(fields)
そして、良い 'ole USAの地図にデータをプロットするには：
プロットのデータはSQLから直接取得され、クエリを簡単に変更して、必要な任意のタイプのデータを取得できます。
上記の例では不十分な場合は、ドキュメントを参照してください。ここでさらに例を見つけることができます。
wunderground.comには優れたAPIがあります。 1日あたり500コールまで無料です。