Python:如何在前 10 个值的列表中找到最大值？

Question

我有一个csv file包含波浪数据(时间、潮汐高度、波浪周期、波浪高度和波浪方向) 我想知道，在给定时间，上一次高潮是什么时候以及相应的波浪周期、高度和方向。

我现在有这个代码，它选择我正在查找的时间行:

import csv

with open ('Waves_2019.csv') as f:
    reader = csv.reader (f)
    for line_num, content in enumerate(reader):
        if content [0] == '01/03/2019T08:00':
            a = line_num
            print (a)

下一步将利用前 12 小时的数据来选择最高潮汐高度(例如 01/03/2019T01:00 处的 0.77)，然后返回其他数据(周期、高度、方向)。

如何修改代码，使其根据所选时间的前 12 个数据点在第 2 列中查找最大潮汐高程？然后在高潮期间返回其他数据？

Answer 1

首先我们选择需要检查的日期的索引

selected_index = df.loc[df["time"].eq("01/03/2019T08:00")].index[0]

然后获取前 12 小时内具有最大 tidal_elevation 的 id 值(由于数据集中没有缺失行，因此我们可以放心地假设前 12 个索引表示 12 小时)

filt = df.loc[selected_index-12: selected_index, "tidal_elevation"].idxmax()

现在，我们为具有最大tidal_elevation的索引选择其他参数

res = df.loc[filt, ["time", "tidal_elevation", "wave_period", "wave_height", "wave_direction"]]
print(res)

附注res = df.loc[filt, "time":"wave_direction"] 如果列的时间顺序相同，即顺序相同[“time”，“tidal_elevation”，“wave_period”，“wave_height”，“wave_direction”]

编辑: 取最大 tidal_elevation

前后一小时的平均值

res_avg = df.loc[filt-1:filt+1, "time":"wave_direction"].mean()
print(res_avg)