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时间窗口指的是在一段时间内对数据进行分析的时间段#xff0c;通常是一个连续的时间段#xff0c;如一小时、一天、一周或一个月等。在分析时间序列数据时#xff0c;时间窗口的选择通常会影响分析结果和预测精度。
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风向是指风的方向#xff0c;…前言
时间窗口指的是在一段时间内对数据进行分析的时间段通常是一个连续的时间段如一小时、一天、一周或一个月等。在分析时间序列数据时时间窗口的选择通常会影响分析结果和预测精度。
需求
风向是指风的方向通常用度或角度来表示。在气象学和环境监测中风向是一个重要的指标可以用来了解风对空气质量和环境的影响。 风向是环境监测中的一个重要指标通过分析风向可以了解风对空气质量和环境的影响同时也可以制定相应的防治措施。 具体来说分析风向有以下几个方面的用途 了解污染源方向通过分析不同风向下的污染情况可以确定污染源的位置和方向。例如某个区域的污染物浓度在某个特定的风向下较高可以推测该区域有污染源的存在进而采取措施进行调查和管控。 判断污染物传输路径风向对于污染物的传输具有重要影响通过分析不同风向下的空气污染物浓度分布情况可以了解污染物的传输路径和范围帮助制定相应的防治措施。 制定应急响应措施在突发环境事件如火灾、爆炸等发生时分析风向可以了解污染物扩散的方向和范围及时采取应急响应措施保障公众安全。 优化城市规划通过长期的风向分析可以了解不同地区的污染物传输路径和范围帮助优化城市规划避免环境污染对公众健康造成的负面影响。 因此分析风向对于环境保护和公众健康具有重要的意义可以帮助制定有效的防治措施保障生态环境和人类健康。
思路
先将 time 列转为索引应用 rolling() 方法创建一个移动窗口对象这个对象的每个元素是窗口内的 Series。然后将这个窗口对象构造成 Series每个值就是窗口对象中的元素Series。接着对每个元素映射处理用 Series 的 value_counts() 方法获得值及频数并取得这个首个索引和值索引为最多的风向值为此风向出现的数量将这两个值组成一个元素用于后期构造两个值。将得到的元组序列构造为一个 DataFrame它们分别各为一列最后与原数据拼接在一起便得到了最后的结果。
二、使用步骤
读入数据
代码如下示例
import pandas as pd
from io import StringIOdata
time,wd
2015/3/2 00:00,NW
2015/3/2 01:00,NW
2015/3/2 02:00,NW
2015/3/2 03:00,NW
2015/3/2 04:00,WNW
2015/3/2 05:00,NNE
2015/3/2 06:00,NNE
2015/3/2 07:00,S
2015/3/2 08:00,SSE
2015/3/2 09:00,S
df pd.read_csv(StringIO(data), parse_dates[0])
df# 索引是记录数据的时间wd 是 wind direction 的缩写代表风向。需求需要知道以六个小时为窗口在这个移动窗口中最多的风向是什么有多少次频数分别增加两列来表示。# 根据思路先构造窗口对象ro (df.astype({time: datetime64[ns]}).set_index(time).rolling(6H)
)ro# 然后将窗口对象构造为 Series并映射处理data (pd.Series(ro).map(lambda x: x.wd.value_counts())# 此处处理了窗口小于 6 的情况.map(lambda x: (x.index[0], x[0]) if x.sum()6 else (None, None))
)
data# 得到一个值类型为元组的 Series将它转换为 DataFramedata.apply(pd.Series)# 设置列名data.apply(pd.Series).set_axis([max_wd, max_counts], axis1)# 最后将它与原数据拼接在一起df.join(data.apply(pd.Series).set_axis([max_wd, max_counts], axis1))总结
以上就是今天要讲的内容本文仅仅简单介绍了pandas的使用而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
