將從每月數據庫中獲得的每日平均值保存爲csv格式文件

Question

我有一個文件'tancoyol.csv'，其中包含每15分鐘記錄一次的Fecha，Temperatura，Humedad，PreciAcu數據。它具有以下形式：

日期星DirViento MagViento溫度HUmedad PreciAcu
2011-07-01 00:00:00 318 6.6 21.22 100 1.7
2011-07-01〇點15分00秒342 5.5 21.20 100 1.7
2011-07-01 00:30:00 329 6.6 21.15 100 4.8
2011-07-01 00:45:00 279 7.5 21.11 100 4.2
2011-07-01 01:00:00 318 6.0 21.16 100 2.5
2011-07-01 01:15:00 329 7.1 21.13 100 4.0
2011-07-01 01:30:00 300 4.7 21.15 100 1.3
2011-07-01 01:45:00 291 3.1 21.23 100 2.2
2011-07-01 02:00:00 284 7.6 21.29 100 1.3
2011-07-01 02:15:00 315 0.0 21.43 100 1.0
2011-07-01 02:30:00 281 3.6 21.47 100 3.2
2011-07-01 02:45:00 0 2.7 21.52 100 2.5
2011-07-01 03:00:00 57 1.2 21.53 100 0.0
2011-07-01 03:15:00 300 3.4 21.69 100 0.0
2011-07-01 03:30:00 359 5.9 21.67 100 0.0
2011-07-01 03:45:00 309 1.8 21.65 100 0.0
2011-07-01 04:00:00 244 13.4 21.64 100 0.0
2011-07-02 00:00:00 312 6.0 23.05 97 0.0
2011-07-02 00:15:00 318 6.3 22.79 100 0.3
2011-07-02 00:30:00 303 9.1 22.44 100 0.7
2011-07-02 00:45:00 323 6.3 22.40 100 0.3
2011-07-02 01:00:00 319 5.4 22.07 100 0.7
2011-07-02 01:15:00 4 3.9 21.89 100 0.8
2011-07-02 01:30:00 6 4.5 21.74 100 0.7
2011-07-02 01:45:00 310 5.0 21.72 100 1.3
2011-07-02 02:00:00 307 0.0 21.79 100 1.0
2011-07-02 02:15:00 5 3.4 21.78 100 1.2
2011-07-02 02:30:00 288 3.4 21.78 100 1.5
2011-07- 02 02:45:00 0 2.6 21.66 100 1.5
2011-07-02 03:00:00 280 5.8 21.48 100 1.3
2011-07-02 03:15:00 29 0.0 21.43 100 1.5
2011-07 -02 03:30:00 332 2.0 21.23 100 1.7
2011-07-02 03:45:00 148 0.0 21.06 100 1.5
2011-07-02 04:00:00 132 0.0 21.00 100 2.0
2011- 07-03 00:00:00 308 8.0 21.93 99 0.3
2011-07-03 00:15:00 288 14.4 21.85 99 0.2
2011-07-03 00:30:00 354 3.1 21.85 99 0.3
2011-07-03 00:45:00 335 5.8 21.75 100 0.2
2011-07-03 01:00:00 274 2.7 21.68 100 0.0
2011-07-03 01:15:00 328 5.6 21.55 100 0.3
2011-07-03 01:30:00 319 7.9 21.38 100 0。2
2011-07-03 01:45:00 322 5.1 21.32 100 0.3
2011-07-03 02:00:00 317 2.8 21.21 100 0.2
2011-07-03 02:15:00 322 5.3 21.08 100 0.3
2011-07-03 02:30:00 291 4.3 21.06 100 0.2
2011-07-03 02:45:00 284 5.7 21.04 100 0.3
2011-07-03 03:00:00 310 2.7 21.05 100 0.2
2011-07-03 03:15:00 318 4.6 21.06 100 0.3
2011-07-03 03:30:00 299 7.4 21.05 100 0.2
2011-07-03 03:45:00 238 0.0 20.99 100 0.3
2011-07-03 04:00:00 310 1.4 21.05 100 0.2

我想要做的第一件事就是獲取DirViento，MagViento，Temperatura和Humedad的列的平均值。我這樣做如下：

import pandas as pd import numpy as np

df = pd.read_csv('tancoyol.csv', parse_dates=[['Fecha','Hora']]) df1=df.set_index('Fecha_Hora') prom_diario=df1.resample('D',how=np.mean) print prom_diario

出生日期DirViento MagViento溫度Humedad PreciAcu

2011-07-01 318.000000 6.600000 21.220000 100.000000 1.700000
2 011-07-02 273.470588 5.064706 21.474706 99.823529 1.688235
2011-07-03 200.705882 3.864706 21.775882 99.941176 1.076471
2011-07-04 306.812500 4.925000 21.310625 99.875000 0.231250

因爲一般不是爲1天，第2完成， 3，由於產出滯後，即第2天的平均值應該與第1天相對應，依此類推。如何解決這個問題？ 現在，我不想獲取PreciAcu列中的平均值，而是希望僅爲PreciAcu列獲得每日總和，我該怎麼做？ 最後，如何存儲輸出（平均總和）爲CSV文件

，我將非常感謝您的幫助

Answer 1

總結一列，平均他人，通過列名和功能的字典。

In [47]: df.resample('D', {'DirViento': np.mean, 'MagViento': np.mean, 'Temperatura': np.mean, 'HUmedad': np.mean, 'PreciAcu': np.sum}) 
Out[47]: 
      PreciAcu Temperatura  HUmedad DirViento MagViento 
0_1                 
2011-07-01  30.4 21.367059 100.000000 273.823529 5.100000 
2011-07-02  18.0 21.841765 99.823529 200.941176 3.747059 
2011-07-03  4.0 21.347059 99.823529 306.882353 5.105882 

我不明白你爲什麼輸出是滯後的推理，但你可以做到這樣的：

In [53]: resampled = df.resample('D', {'DirViento': np.mean, 'MagViento': np.mean, 'Temperatura': np.mean, 'HUmedad': np.mean, 'PreciAcu': np.sum}) 

In [54]: resampled.tshift(-1) 
Out[54]: 
      PreciAcu Temperatura  HUmedad DirViento MagViento 
0_1                 
2011-06-30  30.4 21.367059 100.000000 273.823529 5.100000 
2011-07-01  18.0 21.841765 99.823529 200.941176 3.747059 
2011-07-02  4.0 21.347059 99.823529 306.882353 5.105882 

將其保存到一個CSV是愉快輕鬆：df1.to_csv('filename.csv')。

Answer 2

我認爲你正在尋找的resample的closed='right'和label='right'參數：

In [38]: hows = {'PreciAcu': 'sum'} 

In [39]: func_keys = df.columns - Index(hows.keys()) 

In [40]: mean_funcs = zip(func_keys, ['mean'] * len(func_keys)) 

In [41]: hows.update(mean_funcs) 

In [42]: hows 
Out[42]: 
{'DirViento': 'mean', 
'HUmedad': 'mean', 
'MagViento': 'mean', 
'PreciAcu': 'sum', 
'Temperatura': 'mean'} 

In [48]: df.resample('D', how=hows, closed='right', label='right') 
Out[48]: 
      PreciAcu HUmedad Temperatura DirViento MagViento 
ts 
2011-07-01  1.7 100.000  21.220 318.000  6.600 
2011-07-02  28.7 99.824  21.475 273.471  5.065 
2011-07-03  18.3 99.941  21.776 200.706  3.865 
2011-07-04  3.7 99.875  21.311 306.812  4.925 

當然，正如@丹艾倫說，用to_csv寫你的新重採樣DataFrame到一個文件中。