使用pandas python计算每日气候学

Question

我正在尝试使用熊猫来计算每日气候.我的代码是:

import pandas as pd

dates      = pd.date_range('1950-01-01', '1953-12-31', freq='D')
rand_data  = [int(1000*random.random()) for i in xrange(len(dates))]
cum_data   = pd.Series(rand_data, index=dates)
cum_data.to_csv('test.csv', sep="\t")

cum_data是包含1950年1月1日至1953年12月31日的每日日期的数据框.我想创建一个长度为365的新向量,第一个元素包含1950年,1951年,1952年和1953年1月1日的平均rand_data.所以关于第二个元素......

有什么建议我怎么能用熊猫做到这一点？

Answer 1

您可以按年份分组,并计算这些组的平均值:

cum_data.groupby(cum_data.index.dayofyear).mean()

但是,你要注意闰年.这会导致这种方法出现问题.作为替代方案,您还可以按月和日分组:

In [13]: cum_data.groupby([cum_data.index.month, cum_data.index.day]).mean()
Out[13]:
1  1     462.25
   2     631.00
   3     615.50
   4     496.00
...
12  28    378.25
    29    427.75
    30    528.50
    31    678.50
Length: 366, dtype: float64