熊猫DataFrame的每个时间框架降水量之和
熊猫DataFrame的每个时间框架降水量之和
提问于 2014-07-05 21:19:50
我有一只熊猫的DateTime指数。数据间隔为5分钟。每一个我都有来自hellmann 降水计的降水数据。我所拥有的数据并没有以毫米表示实际降水量，而是显示了水位计中的水高度。因此，如果我想要每小时的降水数据，我需要检查该小时内的所有行，如果在当前和之前的测量值之间存在一个增量。如果是这样的话，就把它总结一下。但还有一个警告，如果水表中的水达到100毫米，表将自动清空，整个过程从一开始就开始。
如果tprep - (tprep-1) >0，则取delta 如果tprep < ( tprep -1)取100 - (tprep-1) +tprep 如果tprep = (tprep-1)什么也不做
数据：
8:00 78
8:05 78
8:10 82
8:15 82
8:20 82
8:25 90
8:30 91
8:35 91
8:40 98
8:45 3
8:50 3
8:55 5这将使这个小时的降雨量达到27毫米。当然，它可能在时间范围内跳过100倍以上，特别是当时间范围更大的时候。有谁知道从这样一个数据集中获取降水量之和的有效方法吗？
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-07-06 01:50:11
您的所有三个条件都可以描述为一个delta = (100 + tprep - (tprep-1)) mod 100
甚至像delta = (tprep - (tprep-1)) mod 100一样
import pandas as pd
from StringIO import StringIO
data = """8:00 78
8:05 78
8:10 82
8:15 82
8:20 82
8:25 90
8:30 91
8:35 91
8:40 98
8:45 3
8:50 3
8:55 5"""
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=' ' , header=None)
df[1] = df[1].apply(int)现在我有DataFrame工作了
df['diff'] = df[1].diff()
df['diff_modulo'] = df['diff'].mod(100)
print df。
0 1 diff diff_modulo
0 8:00 78 NaN NaN
1 8:05 78 0 0
2 8:10 82 4 4
3 8:15 82 0 0
4 8:20 82 0 0
5 8:25 90 8 8
6 8:30 91 1 1
7 8:35 91 0 0
8 8:40 98 7 7
9 8:45 3 -95 5
10 8:50 3 0 0
11 8:55 5 2 2。
print df['diff_modulo'].sum()。
27.0你当然可以一蹴而就
print df[1].diff().mod(100).sum()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/24590664
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