话不多说先看看需求吧:

主要就是要根据左侧的表格自动生成右侧的Word统计报告,实际的各种可能性情况远比图中展示的要更加复杂。

好了,直接开始干代码吧!

数据读取

import pandas as pddf = pd.read_csv("11月份数据.csv", encoding='gbk')
# 当前统计月份
month = 11
df = df.query('月份==@month')
df.head(10)

预览数据:

异常数据过滤

查看缺失值数量:

pd.isnull(df).sum()

结果:

区域          0
月份          0
降雨量(mm)     0
降雨距平(mm)    1
观测站         0
dtype: int64

很多人学习python,不知道从何学起。
很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手。
很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识。
那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!
QQ群:810735403

仅一个缺失值数据,可直接删除:

df.dropna(inplace=True)

计算观测站降雨量相对往年的变化

计算降雨量比往年高,跟往年比无变化,以及比往年低的次数分别是多少:

rainfall_high = df.eval('`降雨距平(mm)` > 0').value_counts().get(True, 0)
rainfall_equal = df.eval('`降雨距平(mm)` == 0').value_counts().get(True, 0)
rainfall_low = df.eval('`降雨距平(mm)` < 0').value_counts().get(True, 0)
print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)
13 1 18

上面的结果中rainfall_high表示降雨量比往年平均水平高的次数,rainfall_equal表示降雨量比往年平均水平持平的次数,rainfall_low表示降雨量比往年平均水平低的次数。

于是分情况讨论生成第一段的报告:

p1 = f"{month}月份"
if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0:if rainfall_equal != 0:p1 += f"除{rainfall_equal}个观测站降雨量较往年无变化外,"if rainfall_high == 0:p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏低。"elif rainfall_low == 0:p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏高。"
else:#  10%以内差异认为是持平if rainfall_high > rainfall_low*1.1:p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏高。"elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏低。"else:p1 += f"各气象观测站降雨量较往年整体持平。"
p1

结果:

'11月份大部分气象观测站降雨量较往年偏低。'

计算各区域降雨量的极值

再生成第二段的报告:

p2 = ""
t = df['降雨量(mm)']
p2 += f"各区域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之间,其中{df.loc[t.argmax(), '区域']}区域的降雨量最大,为{t.max()}mm。"
p2

结果:

'各区域降雨量在0.0~16.0mm之间,其中51a45区域的降雨量最大,为16.0mm。'

分观测站统计

让我脑袋疼的地方就是从这里的代码开始的,后面还有更复杂的需求就不公布了。

对每个观测站分别统计哪些区域偏高,哪些区域持平,哪些区域偏低:

p3s = []
for station, tmp in df.groupby('观测站'):t = tmp['降雨量(mm)']p3 = f"各区域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之间,"rainfall_high_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` > 0')rainfall_equal_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` == 0')rainfall_low_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` < 0')rainfall_high = rainfall_high_mask.value_counts().get(True, 0)rainfall_equal = rainfall_equal_mask.value_counts().get(True, 0)rainfall_low = rainfall_low_mask.value_counts().get(True, 0)
#     print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0:if rainfall_equal != 0:p3 += '除'p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '区域']+'区域')p3 += "降雨量较往年无变化外,"if rainfall_high == 0:p3 += f"各区域降雨量均较往年偏低"elif rainfall_low == 0:p3 += f"各区域降雨量均较往年偏高"t = tmp['降雨距平(mm)'].abs()p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm;"else:if rainfall_equal != 0:p3 += '除'p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '区域']+'区域')p3 += "降雨量较往年无变化,"#  10%以内差异认为是持平if rainfall_high > rainfall_low*1.1:if rainfall_equal == 0:p3 += '除'p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '区域']+'区域')p3 += "降雨量较往年偏低"t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm"else:p3 += f"{t.min()}mm"p3 += "外,"t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()p3 += f"其余各区域降雨量较往年偏高{t.min()}~{t.max()}mm;"elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:if rainfall_equal == 0:p3 += '除'p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '区域']+'区域')p3 += "降雨量较往年偏高"t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm"else:p3 += f"{t.min()}mm"p3 += "外,"t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()p3 += f"其余各区域降雨量较往年偏低{t.min()}~{t.max()}mm;"else:if rainfall_equal != 0:p3 = p3[:-1]+'外,'p3 += f"各区域降雨量较往年偏高和偏低的数量持平,其中"p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '区域']+'区域')p3 += "降雨量较往年偏低"t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm,"else:p3 += f"{t.min()}mm,"p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '区域']+'区域')p3 += "降雨量较往年偏高"t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()if t.shape[0] > 1:p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm;"else:p3 += f"{t.min()}mm;"p3s.append([station, p3])
p3s[-1][-1] = p3s[-1][-1][:-1]+"。"
p3s

可能是我还没有想出较好的封装方式导致代码变得这么复杂,如果有巧妙解决这个问题的朋友,希望能够加Python交流群一起探讨。

将组织好的文本写入到word中

Word模板文件docxtemplate.docx的内容:

一、{{ month }}月各气象观测站降雨量实况
(一)降水
{{ p1 }}
{{ p2 }}
{%p for station,p3 in p3s %}
{{ station }}:{{ p3 }}
{%p endfor %}

即:

Python渲染代码:

from docxtpl import DocxTemplatetpl = DocxTemplate("docxtemplate.docx")
context = {'month': month,'p1': p1,'p2': p2,'p3s': p3s,
}
tpl.render(context)
tpl.save("11月降雨量报告.docx")

执行完毕,得到Word统计分析报告:

在这里还是要推荐下我自己建的Python开发交流学习(qq)群:810735403,群里都是学Python开发的,如果你正在学习Python ,欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有Python软件开发相关的),包括我自己整理的一份2021最新的Python进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和想深入Python的小伙伴!

干货|利用Python自动根据数据生成降雨量统计分析报告相关推荐

  1. 如何利用Python自动根据数据生成降雨量统计分析报告

    先看看需求: 主要就是要根据左侧的表格自动生成右侧的Word统计报告,实际的各种可能性情况远比图中展示的要更加复杂. 好了,直接开始干代码吧! 1.数据读取 import pandas as pddf ...

  2. 使用python 处理表格生成图表_教你用Python自动读取数据生成图表,产生的效益很可观...

    厌烦了每次都要在Excel里拖动数据来生成图形吧,这篇文章里,教你用Python自动读取Excel数据生成图表,然后Python 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制带有数据表的柱形图 ...

  3. python批量生成图表_教你用Python自动读取数据生成图表,产生的效益很可观

    厌烦了每次都要在Excel里拖动数据来生成图形吧,这篇文章里,教你用Python自动读取Excel数据生成图表,然后Python 使用XlsxWriter模块在Excel工作表中绘制带有数据表的柱形图 ...

  4. ppt python 图表_利用python分析weibo数据做成图表放入PPT中

    起因 很久以前,就有个想法,就是自动分析微博的数据,但是之前一直想的是网页版展示,flask想学了好久都没学,偶然的一次看到了一篇关于python处理pptx的文章,再加上同窗三年的室友在毕业后竟然主 ...

  5. 利用python实现深度学习生成对抗样本模型,为任一图片加扰动并恢复原像素的全流程记录

    利用python实现深度学习生成对抗样本,为任一图片加扰动并恢复原像素 一.前言 (一)什么是深度学习 (二)什么是样本模型 (三)什么是对抗样本 1.对抗的目的 2.谁来对抗? 3.对抗的敌人是谁? ...

  6. python录入数据至ppt_利用python分析weibo数据做成图表放入PPT中

    起因 很久以前,就有个想法,就是自动分析微博的数据,但是之前一直想的是网页版展示,flask想学了好久都没学,偶然的一次看到了一篇关于python处理pptx的文章,再加上同窗三年的室友在毕业后竟然主 ...

  7. python学习音频-机器学习利用Python进行音频数据增强

    2019-09-24 机器学习利用Python进行音频数据增强 数据增强通常用于机器学习和深度学习,以便在训练产生大量数据后获得良好的性能. 在这篇文章中,我将展示如何用一些音频增强技术使用输入音频文 ...

  8. 利用python查询电脑配置_干货|利用Python将地址转换为经纬度坐标

    本文主要讲述利用Python将文本格式的地址转换为数字格式的经纬度坐标数据,主要步骤有: 注册高德地图API账号,申请Web服务的Key 了解并测试地理编码API服务 利用Python实现地址转坐标 ...

  9. python json 转csv_利用python将json数据转换为csv格式的方法

    假设.json文件中存储的数据为: {"type": "Point", "link": "http://www.dianping. ...

最新文章

  1. leetcode算法第三题
  2. 数据库单表数据过亿_最受欢迎的三大数据库,你用过吗?
  3. 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
  4. 今天说说OPPO——OPPO 实时数仓揭秘:从顶层设计实现离线与实时的平滑迁移
  5. matlab曲线拟合 新浪,Matlab曲线拟合
  6. 我可以在同一个catch子句中捕获多个Java异常吗?
  7. ucoreOS_lab8 实验报告
  8. VMware vSphere 5.1 群集深入解析(三)
  9. php obclean函数,php函数ob_start()、ob_end_clean()、ob_get_contents()
  10. 天黑时间跟经度还是纬度有关_时差的具体由来,时差由纬度还是经度决定?
  11. Java、JSP教务排课系统
  12. u盘启动蓝屏 索尼vaio_索尼笔记本如何设置u盘启动_索尼笔记本bios设置u盘启动教程介绍...
  13. 苹果XS怎么截屏_iPhoneXR 到底怎么样?真香 还是真烂?
  14. dns域名解析原理及过程
  15. C# 方法练习-制作简易飞行棋游戏
  16. 如何用c语言程序预测身高,测身高的C语言程序.doc
  17. 腾讯云服务器获取root权限(ubuntu系统)
  18. Borůvka算法学习小记
  19. 4千多个表情斗图图片大全ACCESS\EXCEL
  20. 英语单词词根词缀和词性互相转换

热门文章

  1. 智慧树提取期末考试试卷_常用工具软件期末考试试卷( 与参考答案)
  2. Ubuntu history命令 查看 terminal 曾经执行过的命令
  3. JStorm与Storm源码分析(四)--均衡调度器,EvenScheduler
  4. 电子双缝干涉实验,在双缝之后加探测器后,干涉条纹消失并不神秘
  5. 为什么MAR的位数对应存储单元的个数?
  6. 计算机组成原理之(2)计算机的运算方法
  7. 联咏NT98525/8开发板套件,开发者的福音
  8. Steinberg Cubase Elements v10.0.30破解版
  9. 关于Android百度地图API步骑行导航引擎初始化失败以及View空指针异常的问题
  10. html如何设置有序列表的列表项,HTML的有序列表