介紹

給定每日的降水?dāng)?shù)據(jù)（數(shù)據(jù)可以缺測），提取存在連續(xù)降水的信息和累計(jì)降水量等。

程序使用python實(shí)現(xiàn)，具體如下。

1 數(shù)據(jù)展示

這里以創(chuàng)建的隨機(jī)數(shù)為例：

time = pd.date_range(start='2020-01-01', end='2022-12-31', freq='D')
np.random.seed(42)
rain = np.random.uniform(-30, 30, size=len(time))
df = pd.DataFrame({'datetime':time, 'rain(mm)':rain})
df.loc[df['rain(mm)']<0, 'rain(mm)'] = 0
print(df)

打印結(jié)果如下，主要分成兩列，一列是時間datetime，一列是降水量rain(mm)。時間用來判斷是否鄰近同一天，降水用來判斷是否為降水天數(shù)。

       datetime   rain(mm)
0    2020-01-01   0.000000
1    2020-01-02  27.042858
2    2020-01-03  13.919637
3    2020-01-04   5.919509
4    2020-01-05   0.000000
...         ...        ...
1091 2022-12-27   8.978799
1092 2022-12-28   6.464208
1093 2022-12-29   0.761311
1094 2022-12-30   0.000000
1095 2022-12-31   0.000000

[1096 rows x 2 columns]

2 思路

2.1 篩選出降水天數(shù)

篩選出降水大于0的天數(shù)，并按照時間升序進(jìn)行排列。對于其他值，比如暴雨日數(shù)（日降水>50mm）也可以做同樣的篩選。

df_rain = df[df['rain(mm)']>0].copy()
df_sort = df_rain.sort_values(by=['datetime'], ascending=True)

打印df_sort來看一下。

       datetime   rain(mm)
1    2020-01-02  27.042858
2    2020-01-03  13.919637
3    2020-01-04   5.919509
7    2020-01-08  21.970569
8    2020-01-09   6.066901
...         ...        ...
1088 2022-12-24  29.470118
1090 2022-12-26  26.563906
1091 2022-12-27   8.978799
1092 2022-12-28   6.464208
1093 2022-12-29   0.761311

[549 rows x 2 columns]

2.2 計(jì)算間隔天數(shù)

與鄰近的前一天進(jìn)行時間相減計(jì)算，判斷間隔的天數(shù)。

df_sort['間隔天數(shù)'] = df_sort['datetime'] - df_sort['datetime'].shift(1)
df_sort['間隔天數(shù)'] = df_sort['間隔天數(shù)'].apply(lambda x: x.days)

兩個日期相減出來，數(shù)據(jù)類型是timedelta64[ns]，需要轉(zhuǎn)換為整數(shù)，可以直接使用其屬性days。

其中第一條對應(yīng)的間隔天數(shù)為空，值為np.nan。

間隔天數(shù)

2.3 連續(xù)降水劃分

將出現(xiàn)連續(xù)降水的條數(shù)全部歸成一類，作為單獨(dú)的dataframe來操作，比如可以用來計(jì)算起止日期和連續(xù)天數(shù)等。

而在歸類時所有連續(xù)降水的條數(shù)均當(dāng)作獨(dú)特的一類，也就是類名需要唯一，因此這里設(shè)置成開始日期作為唯一值。這里創(chuàng)建新的一列（日期標(biāo)志）來存儲類名。

日期標(biāo)志需要分成兩部分。

第一部分是不連續(xù)的日期，對應(yīng)的間隔天數(shù)大于1，出現(xiàn)日期也對應(yīng)了其本身日期，另外第一天對應(yīng)的日期也是其本身。通過apply方法來讀取間隔天數(shù)和 datetime進(jìn)行設(shè)置：

def start_date(df_in):
    delta = df_in['間隔天數(shù)']
    if np.isnan(delta):
        return df_in['datetime']
    elif delta>1.0:
        return df_in['datetime']
    else:
        return None

df_sort['日期標(biāo)志'] = df_sort[['間隔天數(shù)', 'datetime']].apply(start_date, axis=1)

不連續(xù)日期對應(yīng)標(biāo)志

第二部分是連續(xù)天數(shù)，對應(yīng)的間隔天數(shù)為1，可以用前面的數(shù)值來進(jìn)行填充，具體方法如下：

df_sort['日期標(biāo)志'].fillna(method='ffill', inplace=True)

連續(xù)日期對應(yīng)標(biāo)志

2.4 按類別進(jìn)行劃分

前一步中將連續(xù)天數(shù)的降水以開始日期來標(biāo)志了，也就是日期標(biāo)志列中具有相同值的就算作連續(xù)降水，以groupby函數(shù)對日期標(biāo)志進(jìn)行劃分，并自定義函數(shù)來提取需要的信息。

def dateinfo(df):
    out = {
        '出現(xiàn)日期':df.iloc[0]['datetime'],
        '結(jié)束日期': df.iloc[-1]['datetime'],
        '持續(xù)天數(shù)': (df.iloc[-1]['datetime']-df.iloc[0]['datetime']).days+1,
        '累計(jì)降水量(mm)': df['rain(mm)'].sum(),
    }
    return pd.Series(out)
    
out = df_sort.groupby(by='日期標(biāo)志').apply(dateinfo)
out.to_excel('連續(xù)降水統(tǒng)計(jì).xlsx')

這里我提取了出現(xiàn)日期、結(jié)束日期、持續(xù)天數(shù)、累計(jì)降水量(mm)，并作為一個Series返回，最終存儲為DataFrame。

持續(xù)降水信息

3 小結(jié)

通過給定的日降水?dāng)?shù)據(jù)（包含日期和降水）來判斷連續(xù)降水相關(guān)信息，比如起止日期、持續(xù)天數(shù)、累計(jì)降水量等。

當(dāng)然降水是以0為界，也可以設(shè)置成暴雨（50為界）判斷等，核心思路類似。

可以是針對其他的數(shù)據(jù)，需要做連續(xù)發(fā)生天數(shù)的統(tǒng)計(jì)等。

打完，收工！

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