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Python常见问题
从一天中不同时间测量的多年温度记录开始，我想以一个矩形数组的日平均值结束，每行代表一年的数据。在
数据看起来像这样
temperature.head()
date
1996-01-01 00:00:00 7.39
1996-01-01 03:00:00 6.60
1996-01-01 06:00:00 7.39
1996-01-01 09:00:00 9.50
1996-01-01 12:00:00 11.00
Name: temperature, dtype: float64
每日平均值
^{pr2}$它产生了
daily.head()
date
1996-01-01 9.89625
1996-01-02 10.73625
1996-01-03 6.98500
1996-01-04 5.62250
1996-01-05 8.84625
Freq: D, Name: temperature, dtype: float64
最后一部分我想
yearly_daily_mean = daily.groupby(pd.TimeGrouper(freq='12M', closed="left"))
但这里有一些问题。在
- 我需要删除数据的尾部没有填写完整的一年。在
- 如果丢失数据会发生什么？在
- 如何应对闰年？在
- 下一步是什么？也就是说，如何“堆叠”（在纽比的意义上，而不是熊猫的意思）这些年的数据？在
我正在使用
array_temperature = np.column_stack([group[1] for group in yearly_daily_mean if len(group[1]) == 365])
但应该有更好的方法。在
作为一个辅助问题，我如何选择年份数据的起始日期？在
Tags： 数据namedate记录时间group温度mean
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下面是我该怎么做。非常简单：用你想要的形状创建一个新的df，然后用你想要的东西填充它。在
如果您不希望最后的df在第366天有任何null值，那么您可以删除final If语句，重写
columns2 = range(1,366)，然后df2将拥有所有非null值（假设在观察的时间段内每天至少有一个度量）。在如果我没弄错，你想把你的每日平均数时间序列（你已经计算过了）重新塑造成一个矩形数据框，不同的日期作为列，不同的年份作为行。} ：
这可以通过pandas重塑函数轻松实现，例如使用^{
一些虚拟数据：
首先，我添加带有年份和日期的列：
^{pr2}$现在，我们可以重塑这个数据帧：
假设您已经拥有来自高频数据的日平均值（带
pd.DateTimeIndex），这是由于：IIUC，您需要将日平均值转换为
DataFrame，每行有相等数量的列来捕获年度数据。你提到闰年是一个潜在的问题，当目标是相同数量的专栏。在我可以想象出两种解决方法：
row的天数-可能是365天。为每个row选择365个连续每日数据点的滚动块，并按index对齐。在MM-DD或一年中的天数对齐。在从20年半的日随机
^{pr2}$data作为模拟日平均温度开始：以下是第一种方法的解决方案：
使用}：
.groupby(pd.TimeGrouper('365D'))选择365个连续日的区块，并将每日平均值的每个结果groupby对象作为pd.DataFrame返回，每个序列的integerindex，从0到{要对齐21个数据块，只需转置}行中的
pd.DataFrame，它们将按columns, with the start date of each sequence in the索引. This operation will produce an extra索引{integer索引对齐。用以下方法清理：要获得
[20 x 365]DataFrame，请执行以下操作：如果您想简单地收集年份数据并按日期对齐，以便非闰年有一天丢失在60号左右（而不是366号），您可以：
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