Question

我正在编写Python脚本，这应该可以帮助我绘制一些结果。在其中一个脚本中，我在一个文本文件中读取臭氧测量的每小时数据。由此我设法得到每日最大值，但当我尝试获得每月平均浓度时，我得到月度最大值。

如何从这些每日最大值中获得月平均臭氧浓度？

这是“范围内的j”等部分。

# Reading in the ASCII file with observations
f = open(sfile, 'r')
header1 = f.readline()
station = []
for line in f:
  line = line.strip()
  columns = line.split()
  data = float(columns[4])
  station.append(data)

# Getting daily maximum from observational data
# Momentarily it is still hourly data
xmax = np.zeros(366)
day=1
hh=0

for i in range(0, len(station)):
  if station[i]>xmax[day]:
    xmax[day]=station[i]
  hh = hh+1
  if (hh>23):
    day = day+1
    hh = 0
# Getting monthly mean from observational data
ymax = np.zeros(13)
month=1
day=0
for j in range(0, len(xmax)):   
  if xmax[j]>ymax[month]:
    ymax[month]=xmax[j]
day = day+1
  if (day>30):
    month = month+1
    day = 0

Answer 1

如果您想获得月度数据的平均值，而不是整月的每日最高值的平均值，您可以这样做：

[1.0*sum(station[i:i+23*30])/23*30 for i in range(0,len(station),23*30)]

但如果你想要最大值的平均值：

ymax = np.zeros(13)
month=1
day=0
for j in range(0, len(xmax)):
        ymax[month]+=xmax[j]
    day = day+1
    if (day>30):
        ymax[month] /= 30.0
        month = month+1
        day = 0

Answer 2

你已经重复了取max而不是计算均值的逻辑。

ymax = np.zeros(13)
month=1
day=0
for j in range(0, len(xmax)):   
    if xmax[j]>ymax[month]:
        ymax[month]=xmax[j]
    day = day+1
    if (day>30):
        month = month+1
        day = 0

您必须将每日最大值相加，然后除以天数（30）才能获得平均值。你可以通过这样做来实现它，

ymax = np.zeros(13)
month=1
day=0
ymax[month] = 0
for j in range(0, len(xmax)):   
    if xmax[j]>ymax[month]:
        ymax[month] += xmax[j]
    day = day+1
    if (day>30):
        month = month+1
        day = 0
        ymax[month] = 0
# then divide it by number of days
ymax = ymax / 30.0

顺便说一句，python非常用户友好，只需执行max（array）即可完成数组的最大化。您不需要自己编写整个逻辑。同样适用于平均计算。

Answer 3

嗯，您意识到计算最大值与计算平均值并不相同，但您对两者使用完全相同的算法（循环遍历列表并保存值，如果它大于存储值）。

您应该熟悉min()，max()和sum()函数，这些函数可以让您以更少的代码编写相同的内容。

例如，您可以在每行中获取年度最大值和平均值：

>>> year_max = max(stations)
>>> year_av = sum(stations)/len(stations) #Be careful about divisions if you are using python 2 !

如果您想获得每月（=每24 * 30）或每天（=每24条记录），您可以尝试使用list indexing：

>>> jan_max = max(stations[:30]) # for the first 30 days 
>>> jan_av = sum(stations[:30])/len(stations[:30])

把它放在一个循环中（例如在MIE的答案中），你应该好好去。

最后，如果您需要进行大量此类操作，我建议您学习使用pandas这样的库，这样可以简化这一过程。

Answer 4

根据你的说法，我认为这对于Pandas库来说是一个很好的用例（你已经拥有了一个笨拙的依赖）。

在Pandas dataframe as a timeseries中加载数据后，您可以使用resample method。

ts.resample('M', how='mean')

添加Pandas可能很重，但您也可以免费获得大量数据分析方法（绘图，数据描述，数据选择......）

每日最大值数据文本文件

4 个答案: