python+pandas气象数据处理

最近帮同事处理一批气象数据，统计某省多个地市50年的的平均降雨量，excle折腾半天，还可能卡死，python几十行代码即可，不得不佩服pandas库的强大。

"""@Author  : ISR@contact: 846924329@qq.com@Software: PyCharm@FileName: get_meteorology.py@Time    : 2020/5/18 9:46@desc:
"""
import pandas as pd
from pandas.core.frame import DataFrame
import numpy as npdef main(in_path, out_path, star,end):# 读取气象数据df = pd.read_csv(in_path, header=0, index_col=0, engine='python')data = np.zeros((len(citys), 2))for i in range(len(citys)):# 进度条pst = int(100 * (i + 1) / len(citys))print('\r{0}{1}{2}%'.format(("计算中".split("\\")[-1]), '▉' * int(pst / 10), (pst)), end='')dataframe = df[(df['站名'] == citys[i]) & (df['year'] >= star) & (df['year'] <= end)]# 秋季 6月到9月autumn = df[(df['站名'] == citys[i]) & (df['year'] >= star) & (df['year'] <= end) & (df['mouth'] < 10) & (df['mouth']  >=6)]# 春季 10月到次年6月（这里利用pandas去重函数drop_duplicates，实际是为了取余）dataframe = dataframe.append(autumn)spring = dataframe.drop_duplicates(keep=False)# 最后一列为降雨量autumn = (autumn.values)[:, -1]spring = (spring.values)[:, -1]# 计算年均值autumn_mean = (np.sum(autumn[np.where(autumn > 0)]))/(end-star+1)spring_mean = (np.sum(spring[np.where(spring > 0)]))/(end-star+1)data[i, 0] = autumn_meandata[i, 1] = spring_meanmeteorology = DataFrame(data, columns=["autumn","spring"], index=citys)meteorology.to_csv(out_path)if __name__ == '__main__':citys = [“石家庄”，“天津”] # 站名star = 1990 # 起始年份end = 2019 # 结束年份in_path =r"C:\Users\marshmallow\Desktop\04_气象数据\in.csv" # 输入out_path = r"C:\Users\marshmallow\Desktop04_气象数据\out.csv"# 输出main(in_path, out_path, star, end)

1、输入数据结构图（降雨数据倒数第一列）。

2、将一年分成了冬、求两季。
秋季作物-当年6月到当年9月
春季作物–当年10月到次年5月

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