Python-生成包含某年12个月天数的字典

本文介绍如何使用Python生成一个字典,该字典包含了12个月份及其对应的天数,通过调用判断闰年的函数来确保准确性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

生成一个包含一年中12个月,每个月天数的字典,调用判断闰年的函数
思路:
1、先用推导字典生成一个含12个月的字典
2、依次判断每个月的天数,对字典values值进行赋值

def leap_year(year):    #判断是否闰年,输入参数可以是字符串的年份或数字的年份
    print('您输入的年份是:',year) #打印输入
    if isinstance(year,int) and year>0:  # 判断是大于0的整数
        if (year%4 == 0 and year%100!=0) or year%400 == 0:
            print('您输入的年份是闰年!')#可注释
            return True  
        else:
            print('您输入的年份不是闰年!') #可注释
            return False
    elif isinstance(year,str):
        if year.isdigit():
            if int(year)>0 and ((int(year)%4 == 0 and int(year)%100!=0) or int(year)%400 == 0):
                print('您输入的年份是闰年!')#可注释
                return True  
            elif int(year)>0:
                print('您输入的年份不是闰年!')#可注释
                return False
        else: 
            print( '输入参数错误')#
            return False
    else:
        print( '输入参数错误')
        return False          

def month_days(year):
    month_day_dict={k:0 for k in range(1,13)} #生成每个月天数的
<think>嗯,用户的问题是关于处理一个包含气象站数据的表格,需要根据某年某日的前十年对应份的所有天数,计算温度(TEMP)的90分位数,并使用rolling方法进行分位数计算。首先,我得理解用户的需求。 首先,数据表的结构是STATION、DATE、NAME、TEMP。DATE的格式是YYYY-MM-DD。用户的目标是,给定一个特定日期,比如1999-01-21,需要找到前十年同一份的所有天数,然后计算这些天数的TEMP的90分位数。接着用rolling的方式来计算这个分位数。 可能的步骤分解: 1. 数据读取:可能需要用pandas读取数据,比如用pd.read_csv。 2. 日期处理:将DATE列转换为datetime类型,方便后续处理。 3. 筛选数据:对于每个目标日期,获取其前十年同一份的数据。例如,目标日期是1999-01-21,那么要获取1989-01到1999-01之间的所有1份的数据。或者更准确地说,前十年,比如从1989-01-01到1998-12-31之间的每年1的数据? 这里需要注意,可能用户希望的是过去十年的同一份,比如对于1999-01-21,前十年是1989到1998年的每年1的数据。但需要确认是否包括当年?比如,是否包含1999年1的数据?可能不需要,因为目标日期是1999年的,而前十年可能指之前的完整十年,即1989-1998年。 4. 计算分位数:对筛选出的该份的数据,计算TEMP列的90%分位数。 5. 滚动计算:可能用户希望的是,对于每个日期,动态地计算前十年对应份的分位数,然后按时间滚动?或者rolling是指窗口滚动?比如,窗口大小为10年,每个计算一次? 这里可能存在歧义。用户提到“用过rolling计算分位数”,所以可能需要用rolling窗口的方法。但常规的rolling是按时间顺序的固定窗口大小,比如10年的窗口,但数据可能跨年,所以可能需要自定义窗口。 可能的解决思路: 首先,为每个日期,找到前十年同一份的所有数据点。例如,对于日期d,筛选出所有年份在d.year -10 到 d.year -1之间的,且份相同的日期的数据。然后,将这些数据的TEMP计算90分位数,并将该值赋给日期d的新列。 但是这样的话,每个日期的处理都需要遍历整个数据集,找到符合条件的记录,效率可能不高。或者可以通过分组处理,按份分组,然后对每个组别,计算每个年份对应的分位数,再rolling窗口为10年? 或者,另一种方法是为每个日期生成一个窗口,包含前十年同一份的数据,然后计算分位数。这可能需要使用groupby加上rolling的方式。 或者,先按份分组,然后在每个份组内,按年份排序,并计算过去10年的分位数。例如,对于每个份(比如1),每年计算过去10年的该的所有天数的分位数。 例如,对于1999年1,计算1989-1998年每年1的数据的TEMP的90分位数。然后,可能需要将这些分位数再按rolling的方式处理? 或者,用户的需求可能分为两步:首先,对于每个日期,找到前十年同一份的所有天数的TEMP数据,计算它们的90分位数,然后将这个分位数作为该日期的值,再对这个结果进行rolling操作? 或者,rolling本身就是用来计算分位数的,比如窗口是十年的同一份数据,滚动窗口每次移动一天,这样每个窗口包含同一份过去十年的数据,然后计算分位数? 这里可能需要进一步的澄清,但根据用户的描述,可能的处理步骤如下: 步骤一:处理每个日期,找到其对应的前十年同一份的所有数据,计算分位数。 例如,对于每个日期d,取所有年份在d.year -10到d.year -1之间,份等于d.month的数据,然后计算这些数据的TEMP的90分位数,并将该值作为该日期的一个新列。 步骤二:可能之后对这个新列进行rolling计算,比如计算该分位数的滚动平均值或其他统计量?或者用户是否混淆了rolling的应用? 或者,用户的意思是直接使用rolling窗口,窗口的大小是十年的同一份的数据,这样每个窗口包含同一份过去十年的数据,然后计算分位数? 比如,对于时间序列数据,按时间排序后,使用一个窗口大小为10年的滚动窗口,但每个窗口仅包含同一份的数据。这可能需要自定义窗口,因为标准的rolling是按固定时间间隔的,而这里需要的是同一份跨多年的数据。 这种情况下,可能需要将数据按份分组,然后在每个份组内按年份排序,并对每个年份计算过去十年的数据的分位数。 例如,对于某个份比如1,每年的1数据,计算过去十年的所有1数据的TEMP的90分位数。这可能可以通过分组和滚动窗口实现。 例如,数据按份分组,每个组内按年份排序,然后用rolling(window=10)来计算分位数。但这样每个窗口包含的是过去10年的同一份的数据。 这可能更符合用户的需求。 那么,具体的步骤: 1. 将DATE列转换为datetime类型。 2. 提取年份份作为新列。 3. 按份分组。 4. 在每个份组内,按年份排序。 5. 对每个份组,使用rolling(window=10)来计算分位数。例如,对于某个份组中的某个年份,窗口是过去10年的该份数据,计算这些数据的TEMP的90分位数。 6. 最后,将结果合并回原始数据中。 但需要注意,每个份组内的rolling是基于年份的,因为每年同一份的数据可能有多个(每天的数据)。比如,某个份组的数据结构可能是: 年份 | 份 | 数据行(每天的数据) 例如,1999年1有31行,2000年1有31行等。 此时,若按年份进行rolling,每个窗口可能包含10个年份的数据,但每个年份的数据有多个行。这时,如何将这些数据合并计算分位数? 可能的解决方法是:对每个份,按年份分组,得到每个年份的该份所有数据,然后计算每个年份份的平均值或其他统计值,再进行rolling。或者,用户可能需要的是每个日期的前十年该份的所有数据,不管年份如何,只要份相同,并且年份在目标日期的前十年范围内。 或者,另一种思路,为每个日期,生成一个日期范围:当前日期的前十年,同份的所有日期的数据。例如,对于日期1999-01-21,前十年是1989-01-01到1998-12-31之间的所有1的日期的数据。然后,将这些数据的TEMP计算90分位数。 但如何高效地实现这个?可能需要利用日期偏移量,比如pd.DateOffset(years=10),然后筛选数据。 可能的实现步骤: 1. 将DATE转换为datetime类型: df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) 2. 对每一行数据,确定该日期的前十年同份的范围。比如,当前日期是1999-01-21,前十年是1989-01-01到1998-12-31。然后,筛选出所有DATE的份为1,且年份在1989到1998之间的数据。 3. 对每个日期,应用这个筛选条件,计算分位数。 但这样逐行处理效率可能很低,特别是数据量大时。此时,可以使用向量化操作或者利用分组的方式优化。 另一种优化方法: 将数据按照年份份进行分组,然后对于每个分组,计算过去十年的数据。例如,对于某个份如1,每个年份的1数据,需要找到前10年的数据,然后计算分位数。 例如,创建年份份的列: df['year'] = df['DATE'].dt.year df['month'] = df['DATE'].dt.month 然后,按month分组,然后在每个组内,按year排序,并计算rolling(window=10)的90分位数。但这样每个窗口的10个年份的数据,每个年份可能有多行(每天的数据)。此时,如何将这些数据合并计算分位数? 例如,假设对于month=1,year=1999的数据,窗口是1990-1999这十年的数据?或者可能是,窗口是前10年的数据,如对于year=1999,窗口是1989到1998年的数据? 这需要明确。如果rolling的窗口是10年,那么对于每个份组内的年份排序后的数据,窗口大小为10,但每个窗口中的元素是每个年份的数据。例如,每个窗口包含前10年的数据,每个年份的数据可能有多个行(每天的温度数据)。 此时,需要将这些行的TEMP合并,并计算分位数。这可能需要在rolling时,结合apply函数,将每个窗口的数据展开,然后计算分位数。 但pandas的rolling在处理多行数据时,可能只能处理单列的值,而无法直接处理每个窗口中的多行数据。或者,可能需要先对每个年份-份的组合进行预处理,比如将每个年份的某个的所有温度数据合并到一个列表中,然后进行rolling。 这似乎比较复杂。或许更好的办法是,针对每个日期,找到前十年同一份的所有温度数据,然后计算分位数。这可能需要为每个日期生成一个mask,标识出符合前十年同一份的数据行。 例如,对于日期d,生成条件: mask = (df['DATE'].dt.month == d.month) & (df['DATE'].dt.year >= d.year -10) & (df['DATE'].dt.year < d.year) 然后,对于这个mask,计算TEMP的90分位数。 但逐行应用这样的mask会导致效率问题,尤其是在大数据集的情况下。 这时,可以考虑使用groupby和transform的方法。例如,按份和年份分组,然后计算每个年份-份组的分位数,再对每个年份-份组,获取前10年的数据,合并这些分位数,再进行rolling计算。 或者,考虑将每个年份-份的TEMP数据合并为一个列表,然后对每个份,按年份排序,rolling窗口为10,将前10年的数据合并,计算分位数。 例如: 首先,对每个份和年份,聚合该份的所有温度数据: grouped = df.groupby(['year', 'month'])['TEMP'].apply(list).reset_index() 然后,按份分组,在每个份内,按年份排序,并滚动窗口为10: grouped_sorted = grouped.groupby('month').apply(lambda x: x.sort_values('year')) 然后,在每个份组内,进行rolling(10),并应用函数将前10年的温度数据合并,计算分位数: 例如: def calculate_percentile(window): # window是当前rolling窗口中的行,每行包含year和对应的温度列表 # 将所有温度数据合并 temps = [temp for row in window for temp in row['TEMP']] return np.percentile(temps, 90) 然后,应用这个函数: grouped_sorted['rolling_90th'] = grouped_sorted.groupby('month')['TEMP'].rolling(window=10, min_periods=1).apply(calculate_percentile, raw=False) 这可能是一个方法,但要注意,rolling的窗口参数在groupby之后可能是指行数,而不是实际的年份差。因此,如果数据中存在某些年份缺失,这种方法可能不准确。 或者,用户可能需要的是,对于每个日期,其前十年同一份的所有数据,不管是否存在中间年份。例如,只要年份是当前日期的前十年范围内,并且份相同。 回到最初的思路,如何高效处理这个问题? 可能的解决方案如下: 1. 将DATE转换为datetime类型。 2. 提取year和month列。 3. 对每个行,生成一个key,例如'1999-01',然后对于每个key,找到前10年的同一份的keys,例如1989-01到1998-01。 4. 对于每个原始数据行,收集所有符合这些前10年同一份的数据,计算分位数。 但如何高效实现这个? 可以考虑创建一个字典,将每个年组合对应的温度数据存储起来,方便快速查询。 例如: 创建字典,键为(year, month),值为该年所有温度值的列表: temp_dict = df.groupby(['year', 'month'])['TEMP'].apply(list).to_dict() 然后,对于每个日期d(对应的year和month),生成前10年的年份列表:years = [d.year - i for i in range(1, 11)](这里假设前十年不包括当前年份)。例如,d.year是1999,则years是1998, 1997,..., 1989。 然后,对于每个年份y in years,检查(y, d.month)是否在temp_dict中。如果有,就将对应的温度列表合并。 然后,计算合并后的温度列表的90分位数。 例如,对于每个日期d: target_month = d.month target_year = d.year prev_years = [target_year - i for i in range(1, 11)] prev_data = [] for y in prev_years: if (y, target_month) in temp_dict: prev_data.extend(temp_dict[(y, target_month)]) if prev_data: quantile = np.percentile(prev_data, 90) else: quantile = np.nan 然后,将这个quantile作为新列添加到该行中。 这种方法可能更高效,因为避免了逐行处理,而是通过预先建立的字典来快速获取数据。 完成这一步后,如果需要使用rolling方法对分位数结果进行滚动计算,例如计算7天的滚动平均分位数,则可以使用: df['rolling_quantile'] = df['90th_percentile'].rolling(window=7).mean() 但用户的问题描述中,可能只需要前面的分位数计算,而rolling可能指的是在分位数计算过程中使用滚动窗口,即每个日期的分位数是基于前十年同一份的滚动窗口。因此,可能不需要后面的rolling步骤,而前面的分位数计算已经满足需求。 现在,根据以上分析,编写代码: 假设原始数据为df,包含STATION、DATE、NAME、TEMP列。 步骤1:处理日期: import pandas as pd import numpy as np df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) df['year'] = df['DATE'].dt.year df['month'] = df['DATE'].dt.month 步骤2:创建temp_dict: temp_dict = df.groupby(['year', 'month'])['TEMP'].apply(list).to_dict() 步骤3:定义函数来计算每个日期的前十年同份的分位数: def calculate_90th_percentile(row): target_year = row['year'] target_month = row['month'] prev_years = [target_year - i for i in range(1, 11)] # 前十年,从target_year-1到target_year-10 temps = [] for y in prev_years: key = (y, target_month) if key in temp_dict: temps.extend(temp_dict[key]) if len(temps) == 0: return np.nan return np.percentile(temps, 90) 步骤4:应用该函数到每一行: df['90th_percentile'] = df.apply(calculate_90th_percentile, axis=1) 这样,每个日期都会有一个新的列'90th_percentile',表示前十年同一份的温度的90分位数。 关于rolling计算的部分,用户提到“用过rolling计算分位数”,可能是指在使用前十年数据计算分位数时,使用rolling的方式。例如,对于每个日期,其前十年同一份的数据可能构成一个窗口,然后窗口滚动到下一个日期时,可能窗口中的数据会变化。但根据前面的实现,每个日期的分位数是独立计算的,并没有使用rolling方法。因此,可能用户的问题中存在误解,或者需要进一步解释。 或者,用户可能希望使用rolling窗口来计算分位数,比如窗口大小为10年的同一份的数据,例如,对于每个日期,窗口包括当前日期之前的10年同一份的数据,计算分位数。这种情况下,前面使用字典的方法已经实现了类似的功能,因为它为每个日期获取了前十年同份的数据,并计算分位数,可能不需要使用pandas的rolling函数。 因此,可能的最终代码即为上述步骤。 测试这个代码,假设数据中存在足够的年份的数据。 例如,如果有一个日期为1999-01-21,代码会收集1989到1998年每年1的数据,合并所有温度值,计算90分位数,并将该值赋给该行的'90th_percentile'列。 关于性能问题,如果数据量很大,使用apply函数可能较慢。可以考虑优化,例如预先创建一个包含所有年份份的网格,并预先计算每个份的前十年分位数,然后合并回原数据。或者使用向量化操作。 但考虑到代码的清晰性和可读性,上述方法可能已经足够。 现在,用户的问题还提到“用过rolling计算分位数”,可能需要更详细的说明。是否在分位数计算后,需要再进行rolling操作?比如,计算分位数的滚动平均?这可能要看用户的具体需求,但原问题描述可能指的是在计算分位数时使用rolling窗口,而该窗口是基于前十年同一份的数据,即每个窗口的长度是十年,但份相同。这种情况下,前面代码已经满足需求,不需要额外的rolling步骤。 综上,给出的代码是上述步骤的组合。</think>要解决这个问题,我们可以按以下步骤进行: 1. **数据准备**:将日期转换为 `datetime` 类型,并提取年份份。 2. **构建数据字典**:按年份份分组,存储每个份的温度数据。 3. **计算分位数**:对每个日期,找到前十年同份的数据,计算90分位数。 4. **滚动计算**(可选):若需进一步滚动处理分位数结果。 以下是具体实现代码: ```python import pandas as pd import numpy as np # 假设 df 是原始数据,包含 STATION、DATE、NAME、TEMP 列 # 示例数据构造(测试用) data = { 'DATE': pd.date_range(start='1980-01-01', end='2000-12-31', freq='D'), 'TEMP': np.random.normal(20, 5, 7670) # 随机生成温度数据 } df = pd.DataFrame(data) # 1. 转换日期并提取年份/份 df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE']) df['year'] = df['DATE'].dt.year df['month'] = df['DATE'].dt.month # 2. 构建字典:键为 (year, month),值为对应温度列表 temp_dict = df.groupby(['year', 'month'])['TEMP'].apply(list).to_dict() # 3. 定义函数计算前十年同分位数 def calculate_90th_percentile(row): target_year, target_month = row['year'], row['month'] prev_years = [target_year - i for i in range(1, 11)] # 前十年年份 temps = [] for y in prev_years: temps.extend(temp_dict.get((y, target_month), [])) # 合并温度数据 return np.percentile(temps, 90) if temps else np.nan # 应用函数计算分位数 df['90th_percentile'] = df.apply(calculate_90th_percentile, axis=1) # 4. 可选:对分位数结果进行滚动计算(例如7天滚动平均) df['rolling_7day'] = df['90th_percentile'].rolling(window=7, min_periods=1).mean() ``` ### 解释: 1. **数据准备**:通过 `pd.to_datetime` 转换日期,并提取年份份以便后续分组。 2. **数据字典**:使用 `groupby` 按年分组,将所有温度值存入字典,便于快速查询历史数据。 3. **分位数计算**:对每个日期,找到前十年同一份的温度数据,合并后计算90分位数。 4. **滚动计算**:如果需要对分位数结果进一步平滑,可以使用 `rolling` 方法(如7天滚动平均)。 ---
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