大熊貓的每個時間幀的降水量總和DataFrame

Question

我有一個帶有DateTime索引的熊貓數據框。數據間隔爲5分鐘。對於每個我有來自hellmann precipitation gauge降水數據。我所掌握的數據並沒有顯示實際的降水量，而是以毫米爲單位顯示的，但是儀表中的水的高度。因此，如果我想獲得小時降水數據，那麼如果當前測量值與之前測量值之間存在差異，則需要檢查該小時內的所有行。如果這樣總結起來。但還有一點需要注意，如果儀表內的水達到100毫米，儀表將自動清空，整個過程從頭開始。

如果tprep - （tprep-1）> 0取增量

如果tprep <（tprep-1）取100 - （tprep-1）+ tprep

如果tprep =（tprep- 1）什麼也不做

數據：

8:00 78 
8:05 78 
8:10 82 
8:15 82 
8:20 82 
8:25 90 
8:30 91 
8:35 91 
8:40 98 
8:45 3 
8:50 3 
8:55 5 

這應該使27毫米預在這個小時內沉澱。當然，在時間範圍內，它可能會跳過幾次超過100次，特別是如果時間表較長的話。有誰知道從這樣的數據集中獲得降水總和的有效方法嗎？

Answer 1

你所有的三個條件可以被描述爲一個delta = (100 + tprep - (tprep-1)) mod 100
甚至爲delta = (tprep - (tprep-1)) mod 100

import pandas as pd 
from StringIO import StringIO 

data = """8:00 78 
8:05 78 
8:10 82 
8:15 82 
8:20 82 
8:25 90 
8:30 91 
8:35 91 
8:40 98 
8:45 3 
8:50 3 
8:55 5""" 

df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=' ' , header=None) 

df[1] = df[1].apply(int) 

現在我有數據框中工作

df['diff'] = df[1].diff() 
df['diff_modulo'] = df['diff'].mod(100) 

print df 

。

 0 1 diff diff_modulo 
0 8:00 78 NaN   NaN 
1 8:05 78  0   0 
2 8:10 82  4   4 
3 8:15 82  0   0 
4 8:20 82  0   0 
5 8:25 90  8   8 
6 8:30 91  1   1 
7 8:35 91  0   0 
8 8:40 98  7   7 
9 8:45 3 -95   5 
10 8:50 3  0   0 
11 8:55 5  2   2 

。

print df['diff_modulo'].sum() 

。

27.0 

當然，你可以得到它在一個移動

print df[1].diff().mod(100).sum()