我正在使用 python 查看每月的气候数据。基本上，我计算了每个月的观测值和模拟值的平均值。我正在“标准化”或将整个模拟时间序列乘以 1964-2013 年观察/模拟的比率(每个月 1 个值)。如何在整个时间序列中将每个月的常数乘以相应的月份？
观测数据集
Date Obs
1964-01-01 2.362798
1964-02-01 2.581734
1964-03-01 1.978354
1964-04-01 1.297320
1964-05-01 2.419230
1964-06-01 1.792333
1964-07-01 1.241412
1964-08-01 1.738074
1964-09-01 0.232911
1964-10-01 -1.790989
1964-11-01 1.902479
1964-12-01 2.304906
1965-01-01 2.913466
1965-02-01 2.895884
1965-03-01 2.457741
1965-04-01 3.435275
1965-05-01 4.428590
1965-06-01 4.530668
1965-07-01 4.096984
1965-08-01 3.543258
1965-09-01 2.856509
1965-10-01 2.817188
1965-11-01 3.838903
1965-12-01 3.985564
...
模拟数据集
Date Sim
1964-01-01 4.114642
1964-02-01 4.115002
1964-03-01 4.524121
1964-04-01 4.490407
1964-05-01 4.771731
1964-06-01 5.308645
1964-07-01 4.921411
1964-08-01 4.690133
1964-09-01 4.377383
1964-10-01 4.810576
1964-11-01 4.775757
1964-12-01 4.323243
1965-01-01 4.264359
1965-02-01 4.347614
1965-03-01 4.409341
1965-04-01 4.570921
1965-05-01 5.131675
1965-06-01 4.950372
1965-07-01 4.711410
1965-08-01 4.460363
1965-09-01 4.223364
1965-10-01 4.092056
1965-11-01 4.102400
1965-12-01 3.963300
...
我知道如何使用以下方法找到两个数据集的每月平均值:
obs_mean=OBS.groupby(OBS.index.strftime("%m")).mean()
sim_mean=SIM.groupby(OBS.index.strftime("%m")).mean()
然后我可以通过以下方式获得观察/模拟的比率:
obsarray = np.squeeze(obs_mean.values)
simarray= np.squeeze(sim_mean.values)
N_mean=(obsarray)/(simarray)
N_mean 产生以下结果:
[0.74664557 0.75842637 0.72030754 0.68142632 0.68588863 0.56606582
0.54309691 0.54699926 0.50097214 0.48727185 0.71990437 0.75965146]
如何将每个月的 N_mean 值应用到原始模拟时间序列中的每个相应月份。因此，对于一月 N=0.74664557，我想将该系数乘以模拟时间序列上的每个一月值。另一件需要记住的事情是，该系数基于 50 年基线(1964-2013)，我想将该系数应用于更大的模拟时间序列(1950-2100)。在 pandas 框架内这更容易完成吗？任何帮助将不胜感激!
最佳答案
首先使用 groupby 计算比率和mean ，然后使用reindex在 sim 的所有行中广播结果并相乘。
u = pd.concat([obs, sim], axis=1)
v = u.groupby(u.index.month).mean().eval('Obs / Sim')
sim.mul(v.reindex(obs.index.month).values, axis=0)
关于python - 如何使用 Python 将每个月的常数乘以原始时间序列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54296582/