07 2023 档案
摘要：目标计算的是SPIW60为近60天的标准化权重降水指数 1、先计算好WAP，上一个帖子已经算好 2、再计算SPI2(WAP) 代码如下： #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: Su @file: getWAP.py @tim
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摘要：之前计算过单站点的WAP，现在计算多站点的WAP 数据样子直接参考上几次的文章 直接上代码： #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: Su @file: getWAP.py @time: 2023/07/27 @desc: "
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摘要：前面提过如何计算单站点多年的标准化降水指数SPI，但是在现实中不仅只计算一个站点的标准化降水指数，有时要计算多个站点的。 原始数据是11个站点1961年至2022年每个月的降水值： 编程思路是： 1、先需要进行站点分类： 此处的难点在于需要写个for循环，根据站点名称遍历数据 for i in na
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摘要：原excel： 目标将year和month合并: year、month里放的1961等是数字，合并日期的时候需要把它们变成字符串再合并，采用.astype(str) #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- """ @author: Su @file:
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摘要：上一节计算了每月的平均降水量，现在要计算降水距平，算法是把每年每个月的降水量减去每月的平均降水量 数据分为两个excel 方法是把name和month作为key，pd.merge，再新增一列，两列做差 这两张表用两个dataframe存，把原excel的两个rain区分一下，变成rainA和rain
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