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python

python实现气象数据分析统计服_Python数据分析实战:降雨量统计分析报告分析

發布時間:2024/10/5 python 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python实现气象数据分析统计服_Python数据分析实战:降雨量统计分析报告分析 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

本文的文字及圖片來源于網絡,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,如有問題請及時聯系我們以作處理。

以下文章來源于菜J學Python ,作者小小明

最近遇到一個有點燒腦的需求,其實也不算燒腦,主要是判斷條件過多,對于我這種記憶力差,內存小的人來說容易出現內存溢出導致大腦宕機。也可能是因為我還沒有找到能減小大腦內存壓力的方法。

先看看需求吧:

主要就是要根據左側的表格自動生成右側的Word統計報告,實際的各種可能性情況遠比圖中展示的要更加復雜。

好了,直接開始干代碼吧!

1數據讀取

importpandas as pd

df= pd.read_csv("11月份數據.csv", encoding='gbk')#當前統計月份

month = 11df= df.query('月份==@month')

df.head(10)

預覽數據:

2異常數據過濾

查看缺失值數量:

pd.isnull(df).sum()

結果:

區域 0

月份 0

降雨量(mm) 0

降雨距平(mm)1觀測站 0

dtype: int64

僅一個缺失值數據,可直接刪除:

df.dropna(inplace=True)

3計算觀測站降雨量相對往年的變化

計算降雨量比往年高,跟往年比無變化,以及比往年低的次數分別是多少:

rainfall_high = df.eval('`降雨距平(mm)` > 0').value_counts().get(True, 0)

rainfall_equal= df.eval('`降雨距平(mm)` == 0').value_counts().get(True, 0)

rainfall_low= df.eval('`降雨距平(mm)` < 0').value_counts().get(True, 0)print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)13 1 18

上面的結果中rainfall_high表示降雨量比往年平均水平高的次數,rainfall_equal表示降雨量比往年平均水平持平的次數,rainfall_low表示降雨量比往年平均水平低的次數。

于是分情況討論生成第一段的報告:

p1 = f"{month}月份"

if rainfall_low == 0 or rainfall_high ==0:if rainfall_equal !=0:

p1+= f"除{rainfall_equal}個觀測站降雨量較往年無變化外,"

if rainfall_high ==0:

p1+= f"各氣象觀測站降雨量較往年均偏低。"

elif rainfall_low ==0:

p1+= f"各氣象觀測站降雨量較往年均偏高。"

else:#10%以內差異認為是持平

if rainfall_high > rainfall_low*1.1:

p1+= f"大部分氣象觀測站降雨量較往年偏高。"

elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:

p1+= f"大部分氣象觀測站降雨量較往年偏低。"

else:

p1+= f"各氣象觀測站降雨量較往年整體持平。"p1

結果:

'11月份大部分氣象觀測站降雨量較往年偏低。'

4計算各區域降雨量的極值

再生成第二段的報告:

p2 = ""t= df['降雨量(mm)']

p2+= f"各區域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之間,其中{df.loc[t.argmax(), '區域']}區域的降雨量最大,為{t.max()}mm。"p2

結果:

'各區域降雨量在0.0~16.0mm之間,其中51a45區域的降雨量最大,為16.0mm。'

5分觀測站統計

讓我腦袋疼的地方就是從這里的代碼開始的,后面還有更復雜的需求就不公布了。

對每個觀測站分別統計哪些區域偏高,哪些區域持平,哪些區域偏低:

p3s =[]for station, tmp in df.groupby('觀測站'):

t= tmp['降雨量(mm)']

p3= f"各區域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之間,"rainfall_high_mask= tmp.eval('`降雨距平(mm)` > 0')

rainfall_equal_mask= tmp.eval('`降雨距平(mm)` == 0')

rainfall_low_mask= tmp.eval('`降雨距平(mm)` < 0')

rainfall_high=rainfall_high_mask.value_counts().get(True, 0)

rainfall_equal=rainfall_equal_mask.value_counts().get(True, 0)

rainfall_low=rainfall_low_mask.value_counts().get(True, 0)#print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)

if rainfall_low == 0 or rainfall_high ==0:if rainfall_equal !=0:

p3+= '除'p3+= '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '區域']+'區域')

p3+= "降雨量較往年無變化外,"

if rainfall_high ==0:

p3+= f"各區域降雨量均較往年偏低"

elif rainfall_low ==0:

p3+= f"各區域降雨量均較往年偏高"t= tmp['降雨距平(mm)'].abs()

p3+= f"{t.min()}~{t.max()}mm;"

else:if rainfall_equal !=0:

p3+= '除'p3+= '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '區域']+'區域')

p3+= "降雨量較往年無變化,"

#10%以內差異認為是持平

if rainfall_high > rainfall_low*1.1:if rainfall_equal ==0:

p3+= '除'p3+= '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '區域']+'區域')

p3+= "降雨量較往年偏低"t= tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:

p3+= f"{t.min()}~{t.max()}mm"

else:

p3+= f"{t.min()}mm"p3+= "外,"t= tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()

p3+= f"其余各區域降雨量較往年偏高{t.min()}~{t.max()}mm;"

elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:if rainfall_equal ==0:

p3+= '除'p3+= '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '區域']+'區域')

p3+= "降雨量較往年偏高"t= tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:

p3+= f"{t.min()}~{t.max()}mm"

else:

p3+= f"{t.min()}mm"p3+= "外,"t= tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()

p3+= f"其余各區域降雨量較往年偏低{t.min()}~{t.max()}mm;"

else:if rainfall_equal !=0:

p3= p3[:-1]+'外,'p3+= f"各區域降雨量較往年偏高和偏低的數量持平,其中"p3+= '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '區域']+'區域')

p3+= "降雨量較往年偏低"t= tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:

p3+= f"{t.min()}~{t.max()}mm,"

else:

p3+= f"{t.min()}mm,"p3+= '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '區域']+'區域')

p3+= "降雨量較往年偏高"t= tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:

p3+= f"{t.min()}~{t.max()}mm;"

else:

p3+= f"{t.min()}mm;"p3s.append([station, p3])

p3s[-1][-1] = p3s[-1][-1][:-1]+"。"p3s

可能是我還沒有想出較好的封裝方式導致代碼變得這么復雜,如果有巧妙解決這個問題的朋友,希望能夠加菜J學Python交流群一起探討。

6將組織好的文本寫入到word中

Word模板文件docxtemplate.docx的內容:

一、{{?month?}}月各氣象觀測站降雨量實況

(一)降水

{{ p1 }}

{{ p2 }}

{%p for station,p3 in p3s %}

{{ station }}:{{ p3 }}

{%p endfor %}

即:

Python渲染代碼:

from docxtpl importDocxTemplate

tpl= DocxTemplate("docxtemplate.docx")

context={'month': month,'p1': p1,'p2': p2,'p3s': p3s,

}

tpl.render(context)

tpl.save("11月降雨量報告.docx")

執行完畢,得到Word統計分析報告:

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python实现气象数据分析统计服_Python数据分析实战:降雨量统计分析报告分析的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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