小编wuw*_*cat的帖子

我有一个温度文件,有多年的温度记录,格式如下:

2012-04-12,16:13:09,20.6
2012-04-12,17:13:09,20.9
2012-04-12,18:13:09,20.6
2007-05-12,19:13:09,5.4
2007-05-12,20:13:09,20.6
2007-05-12,20:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,17.5
2005-08-13,07:13:09,20.6
2006-04-13,01:13:09,20.6

每年都有不同的数字,记录的时间,所以大熊猫的datetimeindices都是不同的.

我想在同一图中绘制不同年份的数据进行比较.X轴是1月到12月,Y轴是温度.我应该怎么做呢？

我有两个列表如下:

latt=[42.0,41.978567980875397,41.96622693388357,41.963791391892457,...,41.972407378075879]
lont=[-66.706920989908909,-66.703116557977069,-66.707351643324543,...-66.718218142021925]

现在我想将它绘制成一条线,将每个10个'latt'和'lont'记录分开作为一个时期并给它一个独特的颜色.我该怎么办？

我使用pandas'to_html生成输出文件,当数据写入文件时,它们在小数点后面有很多位数.pandas的to_html float_format方法可以限制数字,但是当我使用'float_format'时,如下所示:

DataFormat.to_html(header=True,index=False,na_rep='NaN',float_format='%10.2f')

它引发了一个例外:

typeError: 'str' object is not callable

如何解决这个问题呢？

我在下面画一个箭头,虽然我认为它有点大.我怎样才能让它变得更薄更小？谢谢

for i in range(len(x)):
    plt.annotate(df.index[i],xy=(x[i],y[i]),xytext=(x[i]+1.31,y[i]-0.55),arrowprops=dict(facecolor='blue', shrink=0.1))

绘制图形后,我得到一个图形图例如下:

DataFrame1.plot(legend=False)
patch,labels=ax.get_legend_handels_labels()
DateFrame1.legend(loc='best')
plt.show()

如何删除(Temp,2005)中的'Temp',让我们成为2005年？

DataFrame1有三个键:Month,Year,Temp.

我有一个包含几年温度记录的数据文件,我用Pandas读入数据文件,现在它变成了一个DataFrame:

In [86]: tso
Out[86]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 28170 entries, 2005-05-20 13:28:42.239999+00:00 to 2012-12-05           13:26:49.919999+00:00
Data columns:
Day      28170  non-null values
Month    28170  non-null values
Year     28170  non-null values
Temp     28170  non-null values
dtypes: float64(1), int64(3)

然后我根据'月'和'年'列绘制它们:

ax=tso.groupby(['Month','Year']).mean().unstack().plot(linewidth=3,legend=False)
patches,labels=ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(unique(tso['Year'].values),loc='best')
plt.show()

现在我想要去年的温度用粗线绘制.我该怎么办？有什么简单的解决方案吗？谢谢!

我有一个DateFrame'tsod',现在我把它转换为html:

tsod.to_html()

如何将其保存为文件？最好保存为'.html'文件.

有一个DataFrame'modtso':

In [4]: modtso
Out[4]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 74006 entries, 2002-07-27 15:00:00 to 2010-12-31 22:58:08
Data columns:
0    74006  non-null values
dtypes: float32(1)

In [5]: modtso[1:10]
Out[5]: 
                         0
2002-07-27 16:01:53   9.336845
2002-07-27 16:58:08   9.337487
2002-07-27 18:00:00   9.343308
2002-07-27 19:01:53   9.364368
2002-07-27 19:58:08   9.389445
...

现在我想重新取样如下:

a=modtso.resample('D',how='std')

它会引发异常:

ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'float64_t' but got 'float'

有什么问题？我该怎么解决？谢谢

我按底图绘制了一张地图,如下所示:

plt.figure(figsize=(7,6))
m = Basemap(projection='cyl',llcrnrlat=40.125,urcrnrlat=44.625,\
        llcrnrlon=-71.875,urcrnrlon=-66.375,resolution='h')
m.drawparallels(np.arange(int(40.125),int(44.625),1),labels=[1,0,0,0])
m.drawmeridians(np.arange(int(-71.875),int(-66.375),1),labels=[0,0,0,1])
m.drawcoastlines()
m.fillcontinents(color='grey')
m.drawmapboundary()

图片如下:

如何在保持轴上的刻度线的同时删除实际的纬度/经度线？

我绘制如下图:

plt.plot(lon,lat,'ro-')
plt.show()

但线条没有关闭.如何将它们作为多边形关闭？谢谢

我想定义一个可以省略输入参数或具有默认值的函数.

我有这个功能:

def nearxy(x,y,x0,y0,z):
   distance=[]
   for i in range(0,len(x)):   
   distance.append(abs(math.sqrt((x[i]-x0)**2+(y[i]-y0)**2)))
   ...
   return min(distance)

我想要make x0并y0有一个默认值,z如果我没有值,则make 可选z.

我怎样才能做到这一点？谢谢.