python实现气象数据分析统计服_Python数据分析实战：降雨量统计分析报告分析

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。

以下文章来源于菜J学Python ，作者小小明

最近遇到一个有点烧脑的需求，其实也不算烧脑，主要是判断条件过多，对于我这种记忆力差，内存小的人来说容易出现内存溢出导致大脑宕机。也可能是因为我还没有找到能减小大脑内存压力的方法。

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!

1数据读取

importpandas as pd

df= pd.read_csv("11月份数据.csv", encoding='gbk')#当前统计月份

month = 11df= df.query('月份==@month')

df.head(10)

预览数据：

2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

仅一个缺失值数据，可直接删除：

df.dropna(inplace=True)

3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。'

4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。'

5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，希望能够加菜J学Python交流群一起探讨。

6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 importDocxTemplate

tpl= 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：

总结

以上是生活随笔为你收集整理的python实现气象数据分析统计服_Python数据分析实战：降雨量统计分析报告分析的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

如果觉得生活随笔网站内容还不错，欢迎将生活随笔推荐给好友。