我正在尝试绘制一个图表,显示2005-2014年期间的每日最高和最低温度。温度在“ Data_Value”列中表示。
我很难弄清楚如何进行此处。我需要以月而不是年或天来显示x轴。
数据集
ID Element Data_Value
Date
2005-01-01 USW00004848 TMIN 0
2005-01-01 USC00207320 TMAX 150
2005-01-01 USC00207320 TMIN -11
2005-01-01 USW00014833 TMIN -44
2005-01-01 USW00014833 TMAX 33
.....
2015-12-31 USC00200032 TMAX 11
2015-12-31 USC00205050 TMIN -17
2015-12-31 USC00208202 TMAX 0
2015-12-31 USC00201250 TMIN -6
2015-12-31 USC00200230 TMIN -17
我的尝试:
分别从数据集中提取TMAX和TMIN
dfMax = df2[df2["Element"] == "TMAX"]
dfMin = df2[df2["Element"] == "TMIN"]
查找每日的最大和最小
dfMinD = dfMin.Data_Value.resample("d").min()
dfMaxD = dfMax.Data_Value.resample("d").max()
我被困在这里。该图在x轴上显示年,而不是月份。
我认为我需要按月查找最高和最低温度?如何将它们按月分组,以显示2005-2014年期间每个月(1月-12月)的每日最大值和最小值?
最佳答案
第一个解决方案是在几个月的开始将d
更改为MS
:
dfMax = df2[df2["Element"] == "TMAX"]
dfMin = df2[df2["Element"] == "TMIN"]
dfMinD = dfMin.Data_Value.resample("MS").min()
dfMaxD = dfMax.Data_Value.resample("MS").max()
df = pd.concat([dfMaxD, dfMinD], axis=1, keys=('max','min'))
几个月内使用
DatetimeIndex.to_period
的另一个解决方案传递给DataFrame.groupby
并汇总min
和max
:dfMax = df2[df2["Element"] == "TMAX"]
dfMin = df2[df2["Element"] == "TMIN"]
dfMaxD = dfMax.groupby(dfMax.index.to_period('m'))['Data_Value'].max()
dfMinD = dfMin.groupby(dfMin.index.to_period('m'))['Data_Value'].min()
print (dfMinD)
Date
2005-01 -44
2015-12 -17
Freq: M, Name: Data_Value, dtype: int64
print (dfMaxD)
Date
2005-01 150
2015-12 11
Freq: M, Name: Data_Value, dtype: int64
df = pd.concat([dfMaxD, dfMinD], axis=1, keys=('max','min'))
print (df)
max min
Date
2005-01 150 -44
2015-12 11 -17
或者,如果需要同时创建两个月的PeriodIndex的一个解决方案,然后按
Series.unstack
进行重塑,然后按一级汇总min
和max
进行分组:df = (df2.set_index(df2.index.to_period('m'))
.set_index(['ID','Element'], append=True)['Data_Value']
.unstack()
.groupby(level=0)
.agg({'TMAX':'max', 'TMIN':'min'}))
print (df)
TMAX TMIN
Date
2005-01 150.0 -44.0
2015-12 11.0 -17.0
关于python - Groupby多年来每月的最大值和最小值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/58339660/