记录一则群友在微信群里提出的需求，计算多年各月各询的平均降雨量。统计这个多年旬月均值，是为了跟当前年份的旬月值做比较，多了就说明当前月份雨水多，有可能发生洪涝灾害。

群友给的这份数据其实并不完整，日期不是连续的，群友解释缺失的日期表示当天没有下雨。

旬月值=∑每年各月各旬降雨量该旬出现次数旬月值=\frac{\sum每年各月各旬降雨量}{该旬出现次数}旬月值=该旬出现次数∑每年各月各旬降雨量

首先我们对数据进行简单的清洗。

# 数据文件比较规整，所以用pd.read_csv直接读取
df = pd.read_csv("./10年数据.txt", sep='\t')# 将数据列的dt改为日期类型，并提取日期作为行索引
df.index = pd.to_datetime(df['dt'], format='%Y-%m-%d').dt.date# 补全剩余日期，范围为2006/1/1-2015/9/30，p值默认为0
df = df.reindex(index=pd.date_range(start='2006/1/1', end='2015/9/30'), fill_value=0)# 再一次填补缺失值为0
df.p.fillna(0, inplace=True)# 删除表中多余的dt列
df.drop('dt', axis=1, inplace=True)# 日<=10为上旬,0<日<=20为中旬,日>20为下旬
# 使用cut函数分桶，np.inf代表正无穷，right=True代表右边闭区间，即每个分桶的最大值可以取到bins中的值
df['xun'] = pd.cut(df.index.day, bins=[0, 10, 20, np.inf],labels=['上旬', '中旬', '下旬'], right=True)# 将年月单独提出来方便下一步分组
df['month'] = df.index.month
df['year'] = df.index.yeardf.head()p   xun   month year
2006-01-01 0.0 上旬   1     2006
2006-01-02 0.0 上旬   1     2006
2006-01-03 0.0 上旬   1     2006
2006-01-04 0.0 上旬   1     2006
2006-01-05 0.0 上旬   1     2006

根据月、旬、年进行分组求和。

df.groupby(by=['month', 'xun', 'year']).sum().head()

分组后得到是一个多重索引的DataFrame，我们将其转换为正常的一维数据，使用reset_index()就可以重置索引。

df.groupby(by=['month', 'xun', 'year']).sum().reset_index(level=['month', 'year', 'xun'])

根据上一步得出的DataFrame我们继续按照月、旬分组，计算p的均值，此时得出来的DataFrame依然是多重索引。

df.groupby(by=['month', 'xun', 'year']).sum().reset_index(level=['month', 'year', 'xun']).groupby(by=['month', 'xun'])[['p']].mean()month  xun
1      上旬     1.51中旬     1.75下旬     3.59
2      上旬     2.87中旬     3.49

将上一步得到的DataFrame透视列一下即可得到我们的结果，unstack()可以实现透视列。

df.groupby(by=['month', 'xun', 'year']).sum().reset_index(level=['month', 'year', 'xun']).groupby(by=['month', 'xun'])[['p']].mean().unstack().head()

最后我们将DataFrame稍微美化一下，并附上完整代码。

df = pd.read_csv("./10年数据.txt", sep='\t')# 将数据列的dt改为日期类型，并提取日期作为行索引
df.index = pd.to_datetime(df['dt'], format='%Y-%m-%d').dt.date
# 补全剩余日期，范围为2006/1/1-2015/9/30，p值默认为0
df = df.reindex(index=pd.date_range(start='2006/1/1', end='2015/9/30'), fill_value=0)
# 再一次填补缺失值为0
df.p.fillna(0, inplace=True)
# 删除表中多余的dt列
df.drop('dt', axis=1, inplace=True)
# 日<=10为上旬,0<日<=20为中旬,日>20为下旬
# 使用cut函数分桶，np.inf代表正无穷，right=True代表右边闭区间，即每个分桶的最大值可以取到bins中的值
df['xun'] = pd.cut(df.index.day, bins=[0, 10, 20, np.inf],labels=['上旬', '中旬', '下旬'], right=True)# 将年月单独提出来方便下一步分组
df['month'] = df.index.month
df['year'] = df.index.yeardf_final = df.groupby(by=['month', 'xun', 'year']).sum().reset_index(level=['month', 'year', 'xun']).groupby(by=['month', 'xun'])['p'].mean().map(lambda x: round(x, 2)).unstack()# 修改维度过多的DataFrame列名的小技巧，细细品一下
col = list(df_final.columns)
col.insert(2, col.pop(col.index('下旬')))
df_final = df_final[col]# 删除行列索引的name
df_final.index.name = None
df_final.columns.name = None# 添加表头，并设置背景颜色
df_final.style.set_caption("各月各旬平均降雨量").background_gradient(cmap='Blues')

群友说各月旬值相加应该与月均值相等，我们来测试一下。

# 因为unstack后的列索引是CategoricalIndex，不能按照DataFrame那样直接新增一列
# 所以我将它先转为object类型
df_final.columns = df_final.columns.astype(object)
# 将上中下旬均值求和，保留两位小数
df_final['旬均值求和'] = df_final.apply(sum, axis=1).apply(lambda x: round(x, 2))
# 直接求月均值的话依然需要两次groupby，最后保留两位小数
df_final['月均值'] = df.groupby(by=['month', 'year']).sum().reset_index(level=['month', 'year']).groupby(by='month')['p'].mean().map(lambda x: round(x, 2))
df_final['误差'] = abs(df_final['旬均值求和']-df_final['月均值'])
df_final

完美！

我们可以看出我国降水集中在夏秋两季，尤其是六七月份的梅雨季节，那完完全全就是下图。

又或者脱衣服,洗衣服…我没衣服了。

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本文源码及数据链接:点这
提取码:akgy

如果有更好的解法欢迎在评论区留言，谢谢！

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