使用 numpy，你如何计算每月的降雪量？

Question

我有一个数据集，其中记录了一年中每天的降雪量。日期变量采用 YYYYMMDD 形式。

Date      Snow
20010101  0
20010102  10
20010103  5
20010104  3
20010105  0
...
20011231  0

实际数据在这里

https://github.com/emily737373/emily737373/blob/master/COX_SNOW-1.csv

我想计算每个月下雪的天数。我知道如何使用 pandas 执行此操作，但对于学校项目，我只需要使用 numpy 即可。我也不能导入日期时间，它必须只使用 numpy 来完成。

输出应该是这种形式

    Month     # days snowed
    January   13   
    February  19
    March     20
    ...
    December  15

我的问题是如何只计算下雪的天数（基本上当 snow 变量不为 0 时）而不必每个月单独计算？

Answer 1

我希望您可以使用一些 built-in 包，例如 datetime，因为它在处理日期时间对象时很有用。

import numpy as np
import datetime as dt

df = np.genfromtxt('test_files/COX_SNOW-1.csv', delimiter=',', skip_header=1, dtype=str)

date = np.array([dt.datetime.strptime(d, "%Y%m%d").month for d in df[:, 0]])
snow = df[:, 1].copy().astype(np.int32)

has_snowed = snow > 0

for month in range(1, 13):
    month_str = dt.datetime(year=1, month=month, day=1).strftime('%B')
    how_much_snow = len(snow[has_snowed & (date == month)])
    print(month_str, ':', how_much_snow)

我将数据加载为 str，因此我们保证稍后可以将 Date 列解析为日期。这就是为什么我们还需要将 snow 列显式转换为 int32，否则 > 比较将不起作用。

输出结果如下：

January : 13
February : 19
March : 20
April : 13
May : 8
June : 9
July : 2
August : 7
September : 9
October : 19
November : 16
December : 15

让我知道这是否适合您，或者如果您有任何其他问题。

使用 numpy，你如何计算每月的降雪量？

Using numpy, how do you calculate snowfall per month?

python

arrays

numpy

snow