降水数据集上的高通滤波器

Question

我试图在python中实现高通滤波器以进行每小时降水测量。我需要在24小时内过滤低频率。

Data

我已修改此代码：Python High Pass Filter

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal

def butter_highpass(cutoff, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyq
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='high', analog=False)
    return b, a

def butter_highpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_highpass(cutoff, fs, order=order)
    y = filtfilt(b, a, data)
    return y

df= pd.read_csv('pp_2010.csv', sep=',', parse_dates=['Date'])
df= df.set_index('Date')

dt=3600
fs=1/float(dt)
cutoff=1/float(dt*24)
data=np.array(df['pp/hr'])
data_fl = butter_highpass_filter(data,cutoff,fs)

plt.plot(data,label='obs')
plt.plot(data_fl,label='filtered')
plt.show()

代码正在运行，我已尝试使用链接示例。在我的例子中，data_fl是一个由nan组成的数组。

我认为问题是因为是非正弦的，但我不确定。如果这是问题，我该如何过滤此数据集？

任何提示是什么错误？

感谢