pandas处理天气数据

本文主要是介绍pandas处理天气数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

题目分析

一、题目要求

1. 使用Pandas读取数据；
2. 现有的“date”列没有包含星期信息，需要根据其额外生成一列“week”，表示星
   期，例如“星期一”；
3. 将温度处理成整型，例如将5℃处理成5，注意，其中含有非法字符，需要自行进
   行合理的处理；
4. 风力列（wind）包含风向和风力等级，需要将其处理为两列，分别为
   wind_direction（风向）和wind_level（风力等级）；
5. 处理之后的列名包括’id’, ‘city’, ‘date’, ‘week’, ‘hightest_tem’, ‘lowest_tem’,
   ‘weather’, ‘wind_direction’, ‘wind_level’；将其重命名为’ID’, ‘城市’, ‘日期’, ‘星期’, ‘最
   高温度’, ‘最低温度’, ‘天气’, ‘风向’, ‘风力等级’；

二、对应的数据

实现过程

1.读取数据

import pandas as pd
import datetime as dtdf = pd.read_csv('./data/day.csv')
print(df)

2.将日期处理成对应的星期几

def gen_week_day(date_str):'''根据日期生成星期:param date: :return: '''date = dt.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')week_day = date.weekday()# print(week_day)week_dic = {0: "星期一", 1: "星期二", 2: "星期三", 3: "星期四", 4: "星期五", 5: "星期六", 6: "星期日"}return week_dic[week_day]

3.使用apply将那一列每一个值都使用gen_week_day

df['week'] = df['date'].apply(gen_week_day)  #
print(df)

4.将温度异常的数据提取成对应的温度，主要有如下图的问题，比如–和°℃

# 负号和对应的数字提取出来
def deal_tem(tem_str):'''提取负号和数字:param tem_str::return:'''i = 0res = ""while i < len(tem_str):if i + 1 < len(tem_str) and tem_str[i + 1] == '-' and tem_str[i] == '-':res += '-'i += 2elif tem_str[i] == '-':res += '-'i += 1elif tem_str[i].isdigit():res += tem_str[i]i += 1else:i += 1return int(res)

5.在最高温以及最低温那里使用apply，将最高温以及最低温都使用deal_tem计算每一列的每一个值

df['hightest_tem'] = df['hightest_tem'].apply(deal_tem)
df['lowest_tem'] = df['lowest_tem'].apply(deal_tem)
print(df)

6.得到对应的风向等级

def deal_wind(wind_str):'''得到风向和等级:param wind_str::return:'''try:feng_index = wind_str.find('风')win_direct = wind_str[:feng_index + 1]for idx in range(feng_index, len(wind_str)):if wind_str[idx].isdigit:level_index = idxbreakwind_level = wind_str[level_index:]return win_direct, wind_levelexcept Exception:return '', ''

7.应用到这两列

df['wind_direction'] = df['wind'].apply(lambda x: deal_wind(x)[0])
df['wind_level'] = df['wind'].apply(lambda x: deal_wind(x)[1])

8.更改对应的列名

df = df[['id', 'city', 'date', 'week', 'hightest_tem', 'lowest_tem', 'weather', 'wind_direction', 'wind_level']]
df.columns = ['ID', '城市', '日期', '星期', '最高温度', '最低温度', '天气', '风向', '风力等级']

9.保存对应的csv文件

df.to_csv('./data/result.csv', index=False)

这篇关于pandas处理天气数据的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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