python定义空数组-Python在线课程整理——地理空间数据处理(1)

去年9月份和风雨狂行简单在线与大家进行了交流，原本计划去年就整理出来一些文档发布，供大家参考，无奈一直拖……。

闲话了，“鸿爪踏雪泥，还是来得及”。

现在接着把这件事情做了。

一、基础

这一部分大家参考公众号Py基础模块，这里不再说明。

二、地理数据处理——时间序列数据处理

在视频中关于这一部分讲的十分详细，这里只说明用处理这一部分，供大家参考。

和课程一样，还是从例子入手。首先是数据（txt文件），如下图，最终目标是求取数据的月平均。

（1）利用基础对数据预处理

读入数据，存入的最主要的数据结构（如果只有索引和一列数据，可以定义为，为了方便，大家可直接定义为）。关于第一步处理的脚本在py基础中也有，这里只贴出代码，如下图：

如果是原始数据是csv格式，那我们直接用调用中的即可读入数据，不需要上边这么麻烦。具体如下：

df=.(,=0,=0,=True)。其中，就是定义索引列，是定义表头，而是将指定列转换为时间标识，值为True是将索引列转为时间。

（2）求时间序列均值

如果是txt，这里需要接收readf的返回值并构造，构造的格式很多，这里说一个比较常用的——将你要处理的数据处理为数组或者规则的list（例子中是规则的n*m的list），然后赋予其和索引即可，如下：

完成的构建，剩下的处理在中都是写好的现成的函数，十分简单。在此例中，要求月平均，实际上是对天数据的一个重采样，的函数能完美的处理这一操作，一句话即可完成笨办法数十行代码的处理方式（参见视频）。

df.(‘M’).mean()

这里仔细介绍这个用处极大的方法，首先方法目标是将按指定的方法分成很多个group，这个方法很多，这里指定的是’M’，即月（MS是将月的第一天作为最终索引），此外还有很多：’W’周 ‘Q’季度 ‘AS’年 ‘SM’半月 ‘S’秒 ‘H’小时 ‘T’分钟，甚至可以指定’5T’、’10H’等等，至于后边的处理就更容易理解了，当你把数据完成分组后，你想干啥都成，mean、sum、等等。例子中的结果如下：

如果进一步扩展，要index只显示月，不到日，因为均值之后日没有意义，此时可以直接()，具体如下：

df.(‘M’).mean().(‘M’)

函数中的参数与中一致即可，十分简单。

（3）保存

保存很简单，建议大家以后全部保存成csv，方便查看，进阶的同学有些数据也可以直接存为nc，这个咱们后边再说。具体语法df.()，就是这么简单。有没有发现，如果你将txt另存为csv文件后，实际上你只需要三句核心代码即可求均值。

核心代码：

df=(‘aa.csv’,=0,=0,=True)

df.(‘M’).mean().()

df.(‘bb.csv’)

希望大家处理自己数据的时候举一反三，有问题欢迎在QQ群:交流

admin永久会员

打赏 收藏 海报 链接