Question

我正在绘制20年的气候图，但在求平均值时遇到了问题。我的数据是1999年12月以来的CSV格式的小时数据。我使用API来获取数据，目前将其保存在熊猫数据框中。我可以像这样分散时间，天数等：

dfROVC1['Month'] = dfROVC1['time'].apply(lambda cell: int(cell[5:7]))
dfROVC1['Day'] = dfROVC1['time'].apply(lambda cell: int(cell[8:9]))
dfROVC1['Year'] = dfROVC1['time'].apply(lambda cell: int(cell[0:4]))
dfROVC1['Hour'] = dfROVC1['time'].apply(lambda cell: int(cell[11:13]))

因此，我平均使用以下各项：

z=dfROVC1.groupby([dfROVC1.index.day,dfROVC1.index.month]).mean()

那行得通，但是我意识到我应该取所有数据的均值和均值的平均值。我一直很难解决所有这些问题。我希望我的情节看起来像这样： Monthly Average Section 但我不知道如何使它工作。我目前正在将Jupyter Notebook与Python 3配合使用。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

您是否有理由不只是使用datetime来转换时间列？

每月的最小值为：

z=dfROVC1.groupby(['Year','Month']).min()

计算和绘制20年的气候学

1 个答案: