032—pandas 时间窗口中最多的风向和频数

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。

在这里插入图片描述

# 根据思路先构造窗口对象:ro = (df.astype({'time': 'datetime64[ns]'}).set_index('time').rolling('6H')
)ro

在这里插入图片描述

# 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

在这里插入图片描述

# 得到一个值类型为元组的 Series,将它转换为 DataFrame:data.apply(pd.Series)

在这里插入图片描述

# 设置列名:data.apply(pd.Series).set_axis(['max_wd', 'max_counts'], axis=1)

在这里插入图片描述

# 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'], axis=1))

在这里插入图片描述

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。

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