Среднее значение ветра в питоне (10-10 минут в час) - PullRequest
0 голосов
/ 16 марта 2019

У меня есть данные о ветре, измеряемые каждые 10 минут, примерно за 3 месяца, и для того, чтобы сделать розу ветров, мне нужно «упростить» эти данные, поэтому нужно усреднять значения ветра за каждый 1 час. Для этого я открыл файл «.data» или «.txt», который был таким .data

И я разделил столбцы в Excel, разделив данные и исключив то, что я бы не использовал, таким образом ... Excel

В Excel я разложил вектор ветра на X и Y следующим образом:

WindDirDegree * (Pi / 180) = WindDirRad

Xwind = WindSpd * sin (WindDirRad)

Ywind = WindSpd * cos (WindDirRad)

Теперь мне нужно загрузить эти данные в python, правильно прочитать их для необработанного файла или уже разделенного файла, чтобы он идентифицировал даты и время, а также измерения и среднее значение для данных Xwind и Ywind одновременно ( час за часом). Просто экспорт этого уже спас бы мою жизнь, которая затем перешагнет назад в градусах ветра, и я уже смогу сделать розу ветров на графике. Кто-нибудь может мне помочь?

EDIT Я могу импортировать файл, я просто не могу получить его, чтобы определить даты, идентичные часы и команду сделать средние значения X и Y.

У меня есть один старый скрипт, но я не понимаю

импорт панд как pd

с даты и времени импорта, даты и времени как dt

parse = лямбда-x: dt.strptime (x, '% Y% m% d% H% M')

meu_df = pd.read_excel ('./ teste.xlsx', parse_dates = [['YYYY', 'MM', 'DD', 'HH', 'MM.1']], index_col = 0, date_parser = parse)

meu_df.between_time ('11: 00' , '11:59')

meu_df [meu_df.index.hour == 10]

horas = set (meu_df.index.hour.values)

для Горы в Горасе: печать ('hora = {}'. формат (hora)) a = meu_df [meu_df.index.hour == hora] .mean () печать (а)

meu_df [meu_df.index.hour == 10] .mean ()

media_wspd = meu_df ['WSPD'] .ween_time ('11: 00 ',' 11:59 '). Mean ()

1 Ответ

0 голосов
/ 16 марта 2019

Я вижу вашего новичка в python и, после некоторой помощи, думаю, вам стоит взглянуть на библиотеку python под названием pandas. Вы можете делать все, о чем говорите, в своем посте, читая исходные данные, которые просто выглядят как CSV-файл

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html

import pandas as pd

df = pd.read_csv("filename.data")

поможет вам начать, затем вы сможете собрать и выполнить все необходимые манипуляции

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...