#python #pandas #dataframe #pandas-groupby
#python #панды #фрейм данных #pandas-groupby
Вопрос:
У меня есть данные cvs, этот набор данных имеет разные местоположения на широте от 17 до 20, и в каждом местоположении есть ежемесячные данные, т.е. (1,2,3,4,5,6, …). Я хотел бы добавить новое имя столбца и N, и это зависит от широты и значения в месяц, укажите соответствующий связанный номер длязаданное значение. Входные данные
lan/lon/year/month/prec
-17/18/1990/1/0.4
-17/18/1990/2/0.02
-17/18/1990/3/0.12
-17/18/1990/4/0.06
.
.
.
-17/18/2020/12/0.35
-17/20/1990/1/0.2
-17/20/1990/2/0.2
-17/20/1990/3/0.2
-17/20/1990/4/0.2
.
.
.
-17/20/2020/12/0.08
-18/20/1990/1/0.11
-18/20/1990/2/0.11
-18/20/1990/3/0.11
.
.
.
.
N значений зависят от широты и месяца
17 18 19 20 21
1 25 29 13 13 2
2 22 11 1 16 23
3 8 13 10 21 8
4 4 14 16 10 13
5 23 30 8 8 18
6 16 4 7 5 29
7 26 5 10 25 28
8 3 16 2 27 2
9 21 16 23 8 7
10 19 30 10 28 20
11 28 18 12 6 8
12 21 14 26 3 8
ОЖИДАЕМЫЙ РЕЗУЛЬТАТ
lan/lon/year/month/prec/N
-17/18/1990/1/0.4/25
-17/18/1990/2/0.02/22
-17/18/1990/3/0.12/8
-17/18/1990/4/0.06/4
.
.
.
-17/18/2020/12/0.35/21
-17/20/1990/1/0.2/25
-17/20/1990/2/0.2/22
-17/20/1990/3/0.2/8
-17/20/1990/4/0.2/4
.
.
.
-17/20/2020/12/0.08/21
-18/20/1990/1/0.11/29
-18/20/1990/2/0.11/11
-18/20/1990/3/0.11/13
.
.
.
.
Комментарии:
1.
lanзначения отрицательны? Или это образец данных, должен быть положительным?2. Значения широты могут быть положительными и отрицательными, для этого примера lat 17 я принял за отрицательное, но, думаю, это та же идея
3. да, вы можете протестировать мое решение? Как работать с вашими реальными данными?
Ответ №1:
Используйте DataFrame.stack для изменения второго df2 с переименованием имен мультииндексов для сопоставления по столбцам lat1, month в df by DataFrame.join :
df = pd.read_csv(data, sep="/")
s = df2.rename(columns=int).unstack().rename_axis(['lan1','month'])
df['lan1'] = df['lan'].abs()
df2 = df.join(s.rename('N'), on=['lan1','month']).drop('lan1', axis=1)
print (df2)
lan lon year month prec N
0 -17 18 1990 1 0.40 25
1 -17 18 1990 2 0.02 22
2 -17 18 1990 3 0.12 8
3 -17 18 1990 4 0.06 4
4 -17 18 2020 12 0.35 21
5 -17 20 1990 1 0.20 25
6 -17 20 1990 2 0.20 22
7 -17 20 1990 3 0.20 8
8 -17 20 1990 4 0.20 4
9 -17 20 2020 12 0.08 21
10 -18 20 1990 1 0.11 29
11 -18 20 1990 2 0.11 11
12 -18 20 1990 3 0.11 13
print (df2.to_csv(sep='/', index=False))
lan/lon/year/month/prec/N
-17/18/1990/1/0.4/25
-17/18/1990/2/0.02/22
-17/18/1990/3/0.12/8
-17/18/1990/4/0.06/4
-17/18/2020/12/0.35/21
-17/20/1990/1/0.2/25
-17/20/1990/2/0.2/22
-17/20/1990/3/0.2/8
-17/20/1990/4/0.2/4
-17/20/2020/12/0.08/21
-18/20/1990/1/0.11/29
-18/20/1990/2/0.11/11
-18/20/1990/3/0.11/13
print (s)
lan month
17 1 25
2 22
3 8
4 4
5 23
6 16
7 26
8 3
9 21
10 19
11 28
12 21
18 1 29
2 11
3 13
4 14
5 30
6 4
7 5
8 16
9 16
10 30
11 18
12 14
19 1 13
2 1
3 10
4 16
5 8
6 7
7 10
8 2
9 23
10 10
11 12
12 26
20 1 13
2 16
3 21
4 10
5 8
6 5
7 25
8 27
9 8
10 28
11 6
12 3
21 1 2
2 23
3 8
4 13
5 18
6 29
7 28
8 2
9 7
10 20
11 8
12 8
dtype: int64
Комментарии:
1. И если у меня есть диапазон широт, например, 17,5 17,3, как я могу выполнить интерполяцию, вручную это невозможно для размера набора данных
2. @KaSan — К сожалению, не понимаю, в примерах данных нет плавающих значений. Если данные являются плавающими и нуждаются в интерполяции, это должен быть новый вопрос.