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怎么用Python實(shí)現(xiàn)降雨量統(tǒng)計(jì)分析

本篇內(nèi)容介紹了“怎么用Python實(shí)現(xiàn)降雨量統(tǒng)計(jì)分析”的有關(guān)知識(shí),在實(shí)際案例的操作過程中,不少人都會(huì)遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細(xì)閱讀,能夠?qū)W有所成!

創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括武陵網(wǎng)站建設(shè)、武陵網(wǎng)站制作、武陵網(wǎng)頁制作以及武陵網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來,我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等,向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案,武陵網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前,我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到武陵省份的部分城市,未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任!

先看看需求吧:

怎么用Python實(shí)現(xiàn)降雨量統(tǒng)計(jì)分析

主要就是要根據(jù)左側(cè)的表格自動(dòng)生成右側(cè)的Word統(tǒng)計(jì)報(bào)告,實(shí)際的各種可能性情況遠(yuǎn)比圖中展示的要更加復(fù)雜。

好了,直接開始干代碼吧!


1數(shù)據(jù)讀取

import pandas as pd

df = pd.read_csv("11月份數(shù)據(jù).csv", encoding='gbk')
# 當(dāng)前統(tǒng)計(jì)月份
month = 11
df = df.query('月份==@month')
df.head(10)


2異常數(shù)據(jù)過濾

查看缺失值數(shù)量:

pd.isnull(df).sum()

結(jié)果:

區(qū)域          0
月份          0
降雨量(mm)     0
降雨距平(mm)    1
觀測站         0
dtype: int64

僅一個(gè)缺失值數(shù)據(jù),可直接刪除:

df.dropna(inplace=True)


3計(jì)算觀測站降雨量相對往年的變化

計(jì)算降雨量比往年高,跟往年比無變化,以及比往年低的次數(shù)分別是多少:

rainfall_high = df.eval('`降雨距平(mm)` > 0').value_counts().get(True, 0)
rainfall_equal = df.eval('`降雨距平(mm)` == 0').value_counts().get(True, 0)
rainfall_low = df.eval('`降雨距平(mm)` < 0').value_counts().get(True, 0)
print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)

13 1 18

上面的結(jié)果中rainfall_high表示降雨量比往年平均水平高的次數(shù),rainfall_equal表示降雨量比往年平均水平持平的次數(shù),rainfall_low表示降雨量比往年平均水平低的次數(shù)。

于是分情況討論生成第一段的報(bào)告:

p1 = f"{month}月份"
if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0:
    if rainfall_equal != 0:
        p1 += f"除{rainfall_equal}個(gè)觀測站降雨量較往年無變化外,"
    if rainfall_high == 0:
        p1 += f"各氣象觀測站降雨量較往年均偏低。"
    elif rainfall_low == 0:
        p1 += f"各氣象觀測站降雨量較往年均偏高。"
else:
    #  10%以內(nèi)差異認(rèn)為是持平
    if rainfall_high > rainfall_low*1.1:
        p1 += f"大部分氣象觀測站降雨量較往年偏高。"
    elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:
        p1 += f"大部分氣象觀測站降雨量較往年偏低。"
    else:
        p1 += f"各氣象觀測站降雨量較往年整體持平。"
p1

結(jié)果:

'11月份大部分氣象觀測站降雨量較往年偏低。'


4計(jì)算各區(qū)域降雨量的極值

再生成第二段的報(bào)告:

p2 = ""
t = df['降雨量(mm)']
p2 += f"各區(qū)域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之間,其中{df.loc[t.argmax(), '區(qū)域']}區(qū)域的降雨量最大,為{t.max()}mm。"
p2

結(jié)果:

'各區(qū)域降雨量在0.0~16.0mm之間,其中51a45區(qū)域的降雨量最大,為16.0mm。'


5分觀測站統(tǒng)計(jì)

讓我腦袋疼的地方就是從這里的代碼開始的,后面還有更復(fù)雜的需求就不公布了。

對每個(gè)觀測站分別統(tǒng)計(jì)哪些區(qū)域偏高,哪些區(qū)域持平,哪些區(qū)域偏低:

p3s = []
for station, tmp in df.groupby('觀測站'):
    t = tmp['降雨量(mm)']
    p3 = f"各區(qū)域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之間,"
    rainfall_high_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` > 0')
    rainfall_equal_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` == 0')
    rainfall_low_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` < 0')

    rainfall_high = rainfall_high_mask.value_counts().get(True, 0)
    rainfall_equal = rainfall_equal_mask.value_counts().get(True, 0)
    rainfall_low = rainfall_low_mask.value_counts().get(True, 0)
#     print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)

    if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0:
        if rainfall_equal != 0:
            p3 += '除'
            p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '區(qū)域']+'區(qū)域')
            p3 += "降雨量較往年無變化外,"
        if rainfall_high == 0:
            p3 += f"各區(qū)域降雨量均較往年偏低"
        elif rainfall_low == 0:
            p3 += f"各區(qū)域降雨量均較往年偏高"
        t = tmp['降雨距平(mm)'].abs()
        p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm;"
    else:
        if rainfall_equal != 0:
            p3 += '除'
            p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '區(qū)域']+'區(qū)域')
            p3 += "降雨量較往年無變化,"
        #  10%以內(nèi)差異認(rèn)為是持平
        if rainfall_high > rainfall_low*1.1:
            if rainfall_equal == 0:
                p3 += '除'
            p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '區(qū)域']+'區(qū)域')
            p3 += "降雨量較往年偏低"
            t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
            if t.shape[0] > 1:
                p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm"
            else:
                p3 += f"{t.min()}mm"
            p3 += "外,"
            t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
            p3 += f"其余各區(qū)域降雨量較往年偏高{t.min()}~{t.max()}mm;"
        elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:
            if rainfall_equal == 0:
                p3 += '除'
            p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '區(qū)域']+'區(qū)域')
            p3 += "降雨量較往年偏高"
            t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
            if t.shape[0] > 1:
                p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm"
            else:
                p3 += f"{t.min()}mm"
            p3 += "外,"
            t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
            p3 += f"其余各區(qū)域降雨量較往年偏低{t.min()}~{t.max()}mm;"
        else:
            if rainfall_equal != 0:
                p3 = p3[:-1]+'外,'
            p3 += f"各區(qū)域降雨量較往年偏高和偏低的數(shù)量持平,其中"
            p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '區(qū)域']+'區(qū)域')
            p3 += "降雨量較往年偏低"
            t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
            if t.shape[0] > 1:
                p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm,"
            else:
                p3 += f"{t.min()}mm,"
            p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '區(qū)域']+'區(qū)域')
            p3 += "降雨量較往年偏高"
            t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
            if t.shape[0] > 1:
                p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm;"
            else:
                p3 += f"{t.min()}mm;"
    p3s.append([station, p3])
p3s[-1][-1] = p3s[-1][-1][:-1]+"。"
p3s


6將組織好的文本寫入到word中

Word模板文件docxtemplate.docx的內(nèi)容:

一、{
  
  
  { month }}月各氣象觀測站降雨量實(shí)況
(一)降水
{
  
  
  { p1 }}
{
  
  
  { p2 }}
{%p for station,p3 in p3s %}
{
  
  
  { station }}:{
  
  
  { p3 }}
{%p endfor %}

即:

怎么用Python實(shí)現(xiàn)降雨量統(tǒng)計(jì)分析

Python渲染代碼:

from docxtpl import DocxTemplate

tpl = DocxTemplate("docxtemplate.docx")
context = {
    'month': month,
    'p1': p1,
    'p2': p2,
    'p3s': p3s,
}
tpl.render(context)
tpl.save("11月降雨量報(bào)告.docx")

“怎么用Python實(shí)現(xiàn)降雨量統(tǒng)計(jì)分析”的內(nèi)容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章!

文章標(biāo)題:怎么用Python實(shí)現(xiàn)降雨量統(tǒng)計(jì)分析
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