Pandas und Jahreszeiten
Verfasst: Montag 4. Mai 2015, 16:26
Hi ich habe folgendes Problem und zwar habe ich Temperaturdaten von 2011-6-15 bis 2014-07-01 stündlich. Diese sehen wie folgt aus:
20110615 20000 129360
20110615 30000 115111
20110615 40000 108915
20110615 50000 123313
20110615 60000 148282
20110615 70000 159998
20110615 80000 185772
20110615 90000 203086
Ich lese sie ein
Und dann versuche ich die Mittelwerte der Temperaturen für die einzelnen Jahreszeiten zu bestimmen hier erstmal zwei aber eigentlich will ich auch viern (Winter, Frühling, Sommer, Herbst):
Gibt es nicht einen einfacheren Weg vier Quartale zu bestimmen. Wie bestimme ich die richtigen vier Quartale?
20110615 20000 129360
20110615 30000 115111
20110615 40000 108915
20110615 50000 123313
20110615 60000 148282
20110615 70000 159998
20110615 80000 185772
20110615 90000 203086
Ich lese sie ein
Code: Alles auswählen
climate_Moxa = 'data/climateMOX_long_therm.txt'
converters = {'hhmmss': lambda x: str(x).zfill(6)}
data_climateMOX = pd.io.parsers.read_csv(climate_Moxa,
delim_whitespace=True,decimal='.',
converters=converters,header=None,
parse_dates={'DateTime': [0,1]},
names=(['YYYYMMDD','hhmmss','out_temp_C']),
index_col='DateTime')
# drop duplices
data_climateMOX["index"] = data_climateMOX.index
data_climateMOX.drop_duplicates(cols='index', take_last=True,
inplace=True)
del data_climateMOX["index"]
data_climateMOX_res = data_climateMOX.sort()
data_climateMOX_res = data_climateMOX_res/10000Code: Alles auswählen
from pandas.tseries.offsets import QuarterBegin
ts = pd.Timestamp('2011-6-15')
offset = QuarterBegin(2, startingMonth=6)
offset.onOffset(ts)
True
data_climateMOX_new = data_climateMOX_res.resample('2Q-JUN').shift(-1, freq='2QS-JUN')