Pandas DF to Xarray数据集 - 腾讯云开发者社区

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Pandas查询数据df.query

Pandas查询数据的简便方法df.query pandas中数据查询query函数方法对比: 使用df[(df[“a”] > 3) & (df[“b”]<5)]的方式；使用df.query...-5 -12 多云~晴西北风 3级 48 优 1 复杂条件查询注意，组合条件用&符号合并，每个条件判断都得带括号 ## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据...2 -5 阴~多云东北风 1-2级 49 优 1 2 2018-01-03 2 -5 多云北风 1-2级 28 优 1 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据...## 查询最高温度小于30度，并且最低温度大于15度，并且是晴天，并且天气为优的数据 df.query("bWendu=15 & tianqi=='晴' & aqiLevel...03-26 25 7 多云西南风 1-2级 151 中度污染 4 85 2018-03-27 27 11 晴南风 1-2级 243 重度污染 5 可以使用外部的变量 # 查询温度在这两个温度之间的数据

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pandas中 df和df]的不同

样例数据 df = pd.DataFrame({‘X’: [1, 2, 7, 5, 10], ‘Y’: [4, 3, 8, 2, 9]}) df[‘X’] [[]] df[[‘X’]]...相信通过观察它们的输出结果，你一定可以会猜测他们的数据类型不同的。...df[‘X’]更像是pd.series类型的，而df[[“X”]]是pd.Dateframe类型，事实也的确如此。...type(df[‘X’]) type(df[[‘X’]]) 除此之外，df[[‘X’,‘Y’]]这样的写法也是被支持的，而df[‘X’,‘Y’]则不被允许。...df[[‘X’,‘Y’]]

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Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

文章目录 apply()函数介绍样例性能比较 apply() 数据聚合agg() 数据转换transform() applymap() 将自己定义的或其他库的函数应用于Pandas对象，有以下...，对于简单的逻辑处理建议方法2（个人处理几百M数据集时，方法1花时200s左右，方法2花时10s） ---- apply() 其中：设置axis = 1参数，可以逐行进行操作；默认axis=0，即逐列进行操作...(df['score_math'].apply(np.mean)) pandas.core.series.Series'> #逐行求每个学生的平均分 >>> df.apply(np.mean...(lambda x: x - 5)) pandas.core.frame.DataFrame'> 数据聚合agg() 数据聚合agg()指任何能够从数组产生标量值的过程；相当于apply...transform() 特点：使用一个函数后，返回相同大小的Pandas对象与数据聚合agg()的区别：数据聚合agg()返回的是对组内全量数据的缩减过程；数据转换transform()返回的是一个新的全量数据

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利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...文件读取与预处理导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import xarray as xr import matplotlib.pyplot as...plt 定义处理过程中的函数：处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...apply(LatLng_Rad2Dec) elev = stainfo.loc[ind, '海拔']/10. prov = stainfo.loc[ind, '省份'] nc 文件合并，沿着站点合并，取并集，

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利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

作者：石异 (南京大学大气科学学院，硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...文件读取与预处理导入所需的库 import numpy as np import pandas as pd import xarray as xr import matplotlib.pyplot as...plt 定义处理过程中的函数：处理时间坐标，利用 datetime 将整形的年、月、日转换为 pandas 的时间戳 def YMD_todatetime(ds): # 读取年月日数据，转换为...apply(LatLng_Rad2Dec) elev = stainfo.loc[ind, '海拔']/10. prov = stainfo.loc[ind, '省份'] nc 文件合并，沿着站点合并，取并集，

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pandas高级操作：list 转df、重采样

文章目录 list转数据框（Dataframe） pandas读取无头csv 重新采样 pandas 读取 excel list转数据框（Dataframe） # -*- coding:utf-8 -*...- # /usr/bin/python # 字典转数据框（Dataframe） from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[...5,6,7,8]#列表b c={"a" : a, "b" : b}#将列表a，b转换成字典 data=DataFrame(c)#将字典转换成为数据框 print(data) # 将包含不同子列表的列表转换为数据框...读取无头csv import pandas as pd df = pd.read_csv('allnodes.csv',header = None)#因为没有表头，不把第一行作为每一列的索引 data...= [] for i in df.index: data.append(tuple(df.values[

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Python-科学计算-pandas-10-df遍历

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2 这个系列讲讲...Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块实现对Dataframe的遍历 Part 1：目标 pandas功能很强大，我们可以使用pandas直接读取数据库获取一个Df，也可以直接读取Excel...获取一个Df，等等那么对于生成的Df想获取其中每一个元素怎么实现呢？...本文就是实现对Df的遍历循环，获取每一行每一列的内容结果如图 ?...Part 3：部分代码解读 for index, row in df_1.iterrows():，其中index为行索引的值，row表示这一行的一个Series，通过type函数获取其数据类型，如下图所示

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Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据

Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块今天讲讲pandas...模块：获取DataFrame部分行 Part 1：示例已知一个DataFrame，想获取其中满足条件的行从结果中可以知道，只保留了df中的前3行数据执行结果 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],...("\n只取需要的数据：") df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)] print(df_2) 代码截图 ?...Part 3：部分代码解读 df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)]从代码中可以看出，是以quality_1列作为筛选条件的，取quality_1列值为["pos_

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xarray基础之计算篇

import xarray as xr # 数据 f = '/home/mw/input/cru3546/cru_ts4.07.2021.2022.pre.dat.nc' # 打开数据集 ds = xr.open_dataset...matplotlib.cm.register_cmap(name=cname, cmap=cmap) 在东经126，北纬9的附近的小黑点就是最大值所在，格点数据放大看确实有点奇形怪状还有对应的argmin...'time') diff Out[61]: diff[0].plot() Out[62]: 转为pandas...Out[86]: pre stn pre 1.000000 0.038891 stn 0.038891 1.000000 最大值坐标 In [3]: import pandas as pd # 转格式...df = ds.to_dataframe() print(df) # 查找最大值 max_value = df["pre"].max() print(max_value) # 查找最大值所在的时间 idx

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xarray | 索引及数据选择

类似pandas对象，xarray也对象支持沿着每个维度基于整数和标签的查找。但是xarray对象还具有命名维度，因此您可以选择使用维度名称代替维度的整数索引。...space) <U2 'IA' 'IL' 'IN' Data variables: ds (space) float64 0.7924 0.5204 0.06833 目前不支持使用索引对子数据集进行赋值...xarray 返回的结果比 pandas 更明确，不会返回 SettingWithCopy warnings 对齐与重索引 xarray 中的 reindex，reindex_like 及 align...会将 Dataset 或 DataArray 添加到响应维度的新坐标集。...原始数据是新对象的子集，而原数据中没有的数据用 Nan填充。 xarray 在执行合并多对象操作时会自动对齐。手动对齐能够提高效率。

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盘点一个Pandas空的df追加数据的问题

一、前言前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂是豆子～】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。问题描述：大佬们请问下这个是啥情况？...想建一个空的df清单数据，然后一步步添加行列数据但是直接建一个空的df新增列数据又添加不成功得先有一列数据才能加成功这个是添加的方式有问题还是这种创建方法不行？...二、实现过程这里【隔壁山楂】给了一个指导：不是说先有列才行，简单来说是得先有行才能继续添加列数据，所以你在空df中添加新列要事先增加预期的行数。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...Pandas实战——灵活使用pandas基础知识轻松处理不规则数据 Python自动化办公的过程中另存为Excel文件无效？

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Python-科学计算-pandas-05-Df变形

Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块今天讲讲pandas...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-3",...= pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1", "value2", "value3"])df_2 = df.pivot(index="...pos", columns='time', values='value1')print(df)print("\n")print(df_2) 代码截图 ?...如果调换行列df_3 = df.pivot(index="time", columns='pos', values='value1')，结果如下图结合上一章节，是不是可以快速算出每一个pos的各种统计值

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xarray | 数据结构(3)

用于基于标签的索引和对齐操作，就像 pandas 中的 DataFrame 和 Series 的索引。事实上，这些维度坐标内部使用的是 pandas.Index 存储其值。...非维度坐标是包含坐标数据的变量，但不是维度坐标。它们可以是多维的，而且非维度坐标名称和它的维度名称没有关系。非维度坐标在绘图或索引时非常有用。除此之外， xarray 不会限制使用与其相关的值。...转换非维度坐标变量为数据变量： >> ds.reset_coords() xarray.Dataset> Dimensions: (time: 3, x: 2, y: 2) Coordinates...转换数据变量为坐标变量： >> ds.set_coords(['temperature', 'precipitation']) xarray.Dataset> Dimensions:...MultiIndex 坐标 xarray 支持使用 pandas.MultiIndex 标记坐标值： >> midx = pd.MultiIndex.from_arrays([['R', 'R', '

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Python-科学计算-pandas-06-Df合并

Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块今天讲讲pandas...列作为连接，将两个Df合并成一个Df，效果如下图合并 ?...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"time": ["2019-11-2", "2019-11-2", "2019-11-2"], "pos..._2")print(df_2) df_merge_1 = pd.merge(df_1, df_2, how='left', on='pos')print("\ndf_merge_1")print(df_merge...df_1作为基准，在示例中发现df_merge_1没有P4点同理df_merge_2中time及value1没有数据那么使用场景是什么呢？

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Python-科学计算-pandas-24-创建空DF

系统：Windows 10 编辑器：JetBrains PyCharm Community Edition 2018.2.2 x64 pandas：1.1.5 这个系列讲讲Python的科学计算及可视化...今天讲讲pandas模块生成一个空的df Part 1：场景描述一些情况下需要对df进行操作，若这个df是中间计算出来，有可能是空字符串，这样后续的很多运算就会报错其中的一个方法就是给其赋值一个空的...df Part 2：代码1 import pandas as pd df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) if df.empty...: print("为空的df") print(type(df)) 代码截图执行结果 Part 3：代码2 import pandas as pd df = pd.DataFrame...df来说，其实可以不需要列名代码2中无列名，生成的空df更纯粹一点注意两者的类型都是pandas.core.frame.DataFrame ---- 本文为原创作品，欢迎分享朋友圈

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雷达系列：两种方法将气象雷达数据转为易处理的格式

项目方法在以下内容中，展示两种方法分别将雷达数据转为易于处理的表格数据和三维xarray数据 !...数据，那么我们很方便将其转为pandas的格式 # 将xarray DataArray转换为pandas DataFrame df = r.to_dataframe() print(df)...数据的列表 import pandas as pd # 将每个xarray DataArray转换为pandas DataFrame df_list = [da.to_dataframe() for da...in rl] # 使用pandas concat函数拼接所有的DataFrame df_concatenated = pd.concat(df_list, ignore_index=True) print...表格数据结构清晰，便于观察单个数据点的各项属性，比如反射率强度、地理位置坐标（经纬度）以及海拔高度等。三维xarray数据转换：此外，还利用了xarray库将雷达数据组织成三维数据集。

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Pandas 数据分析第六集

Pandas 使用行索引和列标签表达和分析数据，分别对应 axis=0, axis=1，行索引、列标签带来一些便捷的功能。...如果玩Pandas，还没有注意到对齐 alignment，这个特性，那该好好看看接下来的分析。基于行索引的对齐，与基于列标签的对齐，原理是一致的，它们其实相当于字典的 key，起到对齐数据作用。...下面使用前几天推荐你的 9 个小而经典的数据集，里的 google app store 这个小而经典的数据集，重点分析“行对齐”功能，理解它后，列对齐也自然理解。...'] == df_by_reviews['rank_copy'] ]) == len(df_by_reviews) 由此可见，Pandas已经为数据自动对齐。...结果如上图所示，ser 索引值 2 在 df_test 中找不到对应，故为 NaN 以上就是 Pandas 数据对齐的一个基本介绍，知道这些基本原理后再去使用Pandas 做数据分析，心里才会更有谱。

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xarray+eofs：对EOF的简单实现

昨日有读者说想看看EOF和小波分析，近期也在搞xarray的推文，就拿xarray的数据直接做了。...as xr import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def get_time_space(df...,time), column (e.g, space)] Parameters ---------- df : pandas.core.frame.DataFrame...([time_dim]+lumped_space_dims).unstack(lumped_space_dims) 数据预处理 In [80]: import xarray as xr # 数据 f...= '/home/mw/input/cru3546/cru_ts4.07.2021.2022.pre.dat.nc' # 打开数据集 ds = xr.open_dataset(f) ds = ds.sel

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xarray | 数据结构(1)

xarray 使用 dims 和 coords 实现核心的元数据操作。...基于 pandas 中 DataFrame 和 Series 的索引功能，坐标可进行更快速的索引和对齐操作。 DataArray 对象有 name 和 attrs 属性，attrs 包含了元数据信息。...的 Series，DataFrame或Panel来创建 DataArray，其它没有指定数值的参数都会用 pandas 对象填充： >> df = pd.DataFrame({'x': [0, 1],...'y': [2, 3]}, index=['a', 'b']) >> df.index.name = 'abc' >> df.columns.name = 'xyz' >> df xyz x...y abc a 0 2 b 1 3 >> xr.DataArray(df) xarray.DataArray (abc: 2, xyz: 2)> array([[0, 2]

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xarray | 数据结构(2)

下面是如何为天气预测构造数据集的例子： ? 上例中， temperature 和 precipitation 为数据变量(data variables)。...当使用 pandas 对象作为键值时，pandas 索引名会用作维度名，并且其数据会和已有变量进行对齐。...数据集转换除了上述的类字典方法外， xarray 还有一些其它方法可以将数据集转换为其它对象。...使用 xarray 创建新数据集不会造成性能损失，即使是从文件中加载。创建新对象代替那些存在的”变异“变量，对于理解代码来说是有利的。...变量重命名 rename 方法可以重命名数据集变量： >> ds.rename({'temperature': 'temp', 'precipitation': 'precip'}) xarray.Dataset

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Pandas查询数据df.query

pandas中 df和df]的不同

Pandas数据分组的函数应用（df.apply()、df.agg()和df.transform()、df.applymap()）

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

pandas高级操作：list 转df、重采样

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