熊猫-每隔一段时间计数频率
熊猫-每隔一段时间计数频率
提问于 2020-11-06 19:45:30
我有一个时间序列的测量数据存储在熊猫的数据:风速，VEL和风向DIR。每个记录每小时测量一次HH (并且应该是相同的)。DD是日期。
YYYY MM DD HH DIR VEL
1990 1 1 1 112.0 4.1
1990 1 1 2 121.0 3.6
1990 1 1 3 27.0 3.1
1990 1 1 4 48.0 2.1
1990 1 1 5 129.0 2.6
1990 1 1 6 61.0 1.1
1990 1 1 7 78.0 3.1
1990 1 1 8 12.0 1.6
1990 1 1 9 37.0 2.6我想为风速(标题'VEL')和风向('DIR')指定间隔。然后，我想要创建一个新的数据，计算频率在这些间隔。
dir_interval = [0,1,2,3,4,5]
vel_interval = [0,60,120,180,240,300,360]
0-1 1-2 2-3 3-4 4-5
0 - 60 2 1
60 - 120 1 1 1 1 1
120 - 180 1 1
180 - 240
240 - 300
300 - 360 回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-11-06 19:49:22
你似乎把dir_interval和vel_interval搞砸了。尽管如此，我认为您是在寻找crosstab和cut
pd.crosstab(pd.cut(df['DIR'], vel_interval),
pd.cut(df['VEL'], dir_interval))输出：
VEL (1, 2] (2, 3] (3, 4] (4, 5]
DIR
(0, 60] 1 2 1 0
(60, 120] 1 0 1 1
(120, 180] 0 1 1 0Update：np.histogram2d是一个很好的选择，但更详细：
hist, _, _ = np.histogram2d(x=df['DIR'], y=df['VEL'],
bins = (vel_interval, dir_interval))
out = pd.DataFrame(hist.astype(int),
index=[f'{x}-{y}' for x,y in zip(vel_interval[:-1],
vel_interval[1:])],
columns=[f'{x}-{y}' for x,y in zip(dir_interval[:-1],
dir_interval[1:])]
)输出：
0-1 1-2 2-3 3-4 4-5
0-60 0 1 2 1 0
60-120 0 1 0 1 1
120-180 0 0 1 1 0
180-240 0 0 0 0 0
240-300 0 0 0 0 0
300-360 0 0 0 0 0Stack Overflow用户
发布于 2020-11-06 21:39:19
另一种方式
vel_interval = [0,60,120,180,240,300,360]
dir_interval = [0,1,2,3,4,5]
s=(pd.cut(df.DIR, vel_interval,list(np.arange(120,360,60))))\
.astype(str).str.replace('\(|\]','').str.replace('\,\s','-')#Bin Direction
h=(pd.cut(df.VEL, dir_interval,list(np.arange(1,6,1)))).\
astype(str).str.replace('\(|\]','').str.replace('\,\s','-')#Bin velocity
newindex=pd.Series(vel_interval).astype(str).transform(lambda x: x.shift()+'-'+ x).dropna()#New index
pd.crosstab(s,h).rename_axis(index=None, columns=None).reindex(newindex).fillna('0')#Tabulate result
1-2 2-3 3-4 4-5
0-60 1 2 1 0
60-120 1 0 1 1
120-180 0 1 1 0
180-240 0 0 0 0
240-300 0 0 0 0
300-360 0 0 0 0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/64720740
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