Question

我对python很新。

如何在pandas中使用dataframe进行多次迭代

我有8760个太阳天顶值的值----＆gt; theta_z
太阳方位角值的8760值----＆gt; theta_a

现在我必须迭代两个条件

1）面板倾斜（0-90）---＆gt; theta_t
2）面板方位角（0-360）-----＆gt; theta_azi

我必须执行以下计算

x=arccos(cos(theta_z)*cos(theta_t)+sin(theta_z)*sin(theta_t)*cos(theta_a-theta_azi))



for (i=0,i<8761,i=i+1)  
    for (j=0,j<361,j=j+1)  
          for (k=0,k<91,k=k+1)  

                   x=....

如果我将它们作为每个的单独数据帧，我如何在pandas中进行迭代而不是使用下面的循环。我需要获得8760 x 361 x 91值或361 x 91组8760值。

Answer 1

假设你有一个这样的数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'zenith': [0.0, 15.0, 30.0],
    'azimuth': [0.0, 10.0, 20.0]
})
print(df)
#    zenith  azimuth
# 0     0.0      0.0
# 1    15.0     10.0
# 2    30.0     20.0

你可以

import numpy as np

然后，对于 theta_z 和 theta_a（以弧度为单位）的任何给定值，例如

# Data from 2nd row of the dataframe
theta_z, theta_a = np.deg2rad(df.iloc[1])

可以使用 numpy.meshgrid 而不是循环遍历 tilt 和 azimuth 值并按如下方式计算 x 值：

import numpy as np

# Take one of the rows of the dataframe
theta_z, theta_a = np.deg2rad(df.iloc[1])

# Create the desired ranges for tilt and azimuth
range_theta_t_deg = np.arange(0.0, 91.0, 1.0)
range_theta_t = np.deg2rad(range_theta_t_deg)

range_theta_azi_deg = np.arange(0.0, 361.0, 1.0)
range_theta_azi = np.deg2rad(range_theta_azi_deg)

# Create a grid of tilt and azimuth values with the specified ranges
theta_t, theta_azi = np.meshgrid(range_theta_t, range_theta_azi, sparse=True)

# Compute x for each point in the grid, and convert back to degrees if needed
x_rad = np.arccos(np.cos(theta_z) * np.cos(theta_t) +
                  np.sin(theta_z) * np.sin(theta_t) * np.cos(theta_a - theta_azi))
x = np.rad2deg(x_rad)

这会产生一个形状为 (361, 91) 的数组，同样的想法可以应用于原始数据帧的 8760 行中的任何一行。

print(x)
# [[15.  14.0162433  13.03490594 ... 73.23529277 74.23419621 75.23311039]
#  [15.  14.01316484 13.02829452 ... 73.19070162 74.18981137 75.18892988]
#  [15.  14.01040734 13.02237082 ... 73.15075884 74.150054 75.1493561]
#  ...
#  [15.  14.02335841 13.05017949 ... 73.33835117 74.33678044 75.335225]
#  [15.  14.01964157 13.04220205 ... 73.28451547 74.28319197 75.2818814]
#  [15.  14.0162433  13.03490594 ... 73.23529277 74.23419621 75.23311039]]

使用数据帧进行多次迭代以执行计算

1 个答案: