降水数据的高通滤波器

Question

我已经尝试在python中实现一个高通滤波器来测量每小时的降水量。我需要过滤24小时以上的低频。在

Data

我修改了以下代码：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()

代码正在工作，我已经用链接的例子试过了。在我的例子中，data_fl是一个nan的数组

我想问题是因为它是非正弦的，但我不确定。如果这是问题所在，我如何筛选此数据集？在

有什么提示吗？错在哪里？在

谢谢