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私は Pandas を使い始めました。主に海洋学研究のための時系列の分析に使用しています。異常を計算するために、長い時系列から日別および月別の気候を計算する必要があることがよくあります。

つまり、たとえば、1992 年から 2012 年までの毎日のデータ時系列から、毎日の気候を計算したいと思います (1992 年の jan-1 データ + 1993 年の jan-1 データ+ ....jan-1- 2012)/年数と同様に 1 月 3 日など。

結果の時系列は 365 日の長さになり、この各ポイントは 1992 年から 2012 年までの 20 年間の各日の平均になります。

同様に、毎月の気候を計算する必要があることがよくあります。つまり、20 年の 1 月の平均と 20 年の 2 月の平均です。など。パンダでこの種の分析を行うための簡単な方法があれば、誰かが私にアドバイスできるとしたら、それは大きな助けになりますか?

敬具、

サディア

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列が年、行が日 (以下の月、日のタプル) になるように系列を編成できます。次に、mean()メソッドを使用して行の平均を計算します。

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame({2010: [1,2,3,4,5], 2011: [2,3,4,5,6]}, index=[(1,1),(1,2),(1,3),(1,4),(1,5)])

In [3]: df
Out[4]: 
        2010  2011
(1, 1)     1     2
(1, 2)     2     3
(1, 3)     3     4
(1, 4)     4     5
(1, 5)     5     6

In [5]: df2 = df.mean(axis=1)

In [6]: df2
Out[7]: 
(1, 1)    1.5
(1, 2)    2.5
(1, 3)    3.5
(1, 4)    4.5
(1, 5)    5.5
于 2013-08-16T08:55:07.723 に答える