假如有一个表，表头有STATION、DATE 、NAME 、 TEMP ，DATE格式为1999-01-21，请根据某年某月某日的前十年的对应月份的所有天数求得90分位数，并且用过rolling 计算分位数

<think>嗯，用户的问题是关于处理一个包含气象站数据的表格，需要根据某年某月某日的前十年对应月份的所有天数，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月份的所有天数，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，获取其前十年同一月份的数据。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月份的数据。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月的数据？ 这里需要注意，可能用户希望的是过去十年的同一月份，比如对于1999-01-21，前十年是1989到1998年的每年1月的数据。但需要确认是否包括当年？比如，是否包含1999年1月的数据？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：对筛选出的该月份的数据，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月份的分位数，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，每个月计算一次？ 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，找到前十年同一月份的所有数据点。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，且月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，按月份分组，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，包含前十年同一月份的数据，然后计算分位数。这可能需要使用groupby加上rolling的方式。 或者，先按月份分组，然后在每个月份组内，按年份排序，并计算过去10年的分位数。例如，对于每个月份（比如1月），每年计算过去10年的该月的所有天数的分位数。 例如，对于1999年1月，计算1989-1998年每年1月的数据的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，找到前十年同一月份的所有天数的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月份数据，滚动窗口每次移动一天，这样每个窗口包含同一月份过去十年的数据，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月份的所有数据，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，月份等于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月份的数据，这样每个窗口包含同一月份过去十年的数据，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月份的数据。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月份跨多年的数据。 这种情况下，可能需要将数据按月份分组，然后在每个月份组内按年份排序，并对每个年份计算过去十年的数据的分位数。 例如，对于某个月份比如1月，每年的1月数据，计算过去十年的所有1月数据的TEMP的90分位数。这可能可以通过分组和滚动窗口实现。 例如，数据按月份分组，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年的同一月份的数据。 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. 提取年份和月份作为新列。 3. 按月份分组。 4. 在每个月份组内，按年份排序。 5. 对每个月份组，使用rolling(window=10)来计算分位数。例如，对于某个月份组中的某个年份，窗口是过去10年的该月份数据，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，每个月份组内的rolling是基于年份的，因为每年同一月份的数据可能有多个（每天的数据）。比如，某个月份组的数据结构可能是： 年份 | 月份 | 数据行（每天的数据） 例如，1999年1月有31行，2000年1月有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：对每个月份，按年份分组，得到每个年份的该月份所有数据，然后计算每个年份该月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月份的所有数据，不管年份如何，只要月份相同，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，同月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月的日期的数据。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月份的范围。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的月份为1月，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： 将数据按照年份和月份进行分组，然后对于每个分组，计算过去十年的数据。例如，对于某个月份如1月，每个年份的1月数据，需要找到前10年的数据，然后计算分位数。 例如，创建年份和月份的列： 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，那么对于每个月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-月份的组合进行预处理，比如将每个年份的某个月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，找到前十年同一月份的所有温度数据，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月份的数据行。 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，按月份和年份分组，然后计算每个年份-月份组的分位数，再对每个年份-月份组，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-月份的TEMP数据合并为一个列表，然后对每个月份，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，对每个月份和年份，聚合该月份的所有温度数据： grouped = df.groupby(['year', 'month'])['TEMP'].apply(list).reset_index() 然后，按月份分组，在每个月份内，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，在每个月份组内，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，其前十年同一月份的所有数据，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，并且月份相同。 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年的同一月份的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年同一月份的数据，计算分位数。 但如何高效实现这个？ 可以考虑创建一个字典，将每个年月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)，值为该年月所有温度值的列表： 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月份的滚动窗口。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月份的分位数： 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'，表示前十年同一月份的温度的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，其前十年同一月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年的同一月份的数据，例如，对于每个日期，窗口包括当前日期之前的10年同一月份的数据，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月份的数据，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月的数据，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和月份的网格，并预先计算每个月份的前十年分位数，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月份的数据，即每个窗口的长度是十年，但月份相同。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，并提取年份和月份。 2. **构建数据字典**：按年份和月份分组，存储每个月份的温度数据。 3. **计算分位数**：对每个日期，找到前十年同月份的数据，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/月份 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月分位数 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，并提取年份和月份以便后续分组。 2. **数据字典**：使用 `groupby` 按年月分组，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，找到前十年同一月份的温度数据，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）。 ---