本篇内容介绍了“怎么用Python实现降雨量统计分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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先看看需求吧：
主要就是要根据左侧的表格自动生成右侧的Word统计报告，实际的各种可能性情况远比图中展示的要更加复杂。
好了，直接开始干代码吧!
1数据读取
import pandas as pd
df = pd.read_csv("11月份数据.csv", encoding='gbk')
# 当前统计月份
month = 11
df = df.query('月份==@month')
df.head(10)
2异常数据过滤
查看缺失值数量：
pd.isnull(df).sum()
结果：
区域 0 月份 0 降雨量(mm) 0 降雨距平(mm) 1 观测站 0 dtype: int64
仅一个缺失值数据，可直接删除：
df.dropna(inplace=True)
3计算观测站降雨量相对往年的变化
计算降雨量比往年高，跟往年比无变化，以及比往年低的次数分别是多少：
rainfall_high = df.eval('`降雨距平(mm)` > 0').value_counts().get(True, 0)
rainfall_equal = df.eval('`降雨距平(mm)` == 0').value_counts().get(True, 0)
rainfall_low = df.eval('`降雨距平(mm)` < 0').value_counts().get(True, 0)
print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)
13 1 18上面的结果中rainfall_high表示降雨量比往年平均水平高的次数，rainfall_equal表示降雨量比往年平均水平持平的次数，rainfall_low表示降雨量比往年平均水平低的次数。
于是分情况讨论生成第一段的报告：
p1 = f"{month}月份"
if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0:
if rainfall_equal != 0:
p1 += f"除{rainfall_equal}个观测站降雨量较往年无变化外，"
if rainfall_high == 0:
p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏低。"
elif rainfall_low == 0:
p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏高。"
else:
# 10%以内差异认为是持平
if rainfall_high > rainfall_low*1.1:
p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏高。"
elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:
p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏低。"
else:
p1 += f"各气象观测站降雨量较往年整体持平。"
p1结果：
'11月份大部分气象观测站降雨量较往年偏低。'
4计算各区域降雨量的极值
再生成第二段的报告：
p2 = ""
t = df['降雨量(mm)']
p2 += f"各区域降雨量在{t.min()}～{t.max()}mm之间，其中{df.loc[t.argmax(), '区域']}区域的降雨量最大，为{t.max()}mm。"
p2结果：
'各区域降雨量在0.0～16.0mm之间，其中51a45区域的降雨量最大，为16.0mm。'
5分观测站统计
让我脑袋疼的地方就是从这里的代码开始的，后面还有更复杂的需求就不公布了。
对每个观测站分别统计哪些区域偏高，哪些区域持平，哪些区域偏低：
p3s = []
for station, tmp in df.groupby('观测站'):
t = tmp['降雨量(mm)']
p3 = f"各区域降雨量在{t.min()}～{t.max()}mm之间，"
rainfall_high_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` > 0')
rainfall_equal_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` == 0')
rainfall_low_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` < 0')
rainfall_high = rainfall_high_mask.value_counts().get(True, 0)
rainfall_equal = rainfall_equal_mask.value_counts().get(True, 0)
rainfall_low = rainfall_low_mask.value_counts().get(True, 0)
# print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)
if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0:
if rainfall_equal != 0:
p3 += '除'
p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '区域']+'区域')
p3 += "降雨量较往年无变化外，"
if rainfall_high == 0:
p3 += f"各区域降雨量均较往年偏低"
elif rainfall_low == 0:
p3 += f"各区域降雨量均较往年偏高"
t = tmp['降雨距平(mm)'].abs()
p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm；"
else:
if rainfall_equal != 0:
p3 += '除'
p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '区域']+'区域')
p3 += "降雨量较往年无变化，"
# 10%以内差异认为是持平
if rainfall_high > rainfall_low*1.1:
if rainfall_equal == 0:
p3 += '除'
p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '区域']+'区域')
p3 += "降雨量较往年偏低"
t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
if t.shape[0] > 1:
p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm"
else:
p3 += f"{t.min()}mm"
p3 += "外，"
t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
p3 += f"其余各区域降雨量较往年偏高{t.min()}～{t.max()}mm；"
elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:
if rainfall_equal == 0:
p3 += '除'
p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '区域']+'区域')
p3 += "降雨量较往年偏高"
t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
if t.shape[0] > 1:
p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm"
else:
p3 += f"{t.min()}mm"
p3 += "外，"
t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
p3 += f"其余各区域降雨量较往年偏低{t.min()}～{t.max()}mm；"
else:
if rainfall_equal != 0:
p3 = p3[:-1]+'外，'
p3 += f"各区域降雨量较往年偏高和偏低的数量持平，其中"
p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '区域']+'区域')
p3 += "降雨量较往年偏低"
t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
if t.shape[0] > 1:
p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm，"
else:
p3 += f"{t.min()}mm，"
p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '区域']+'区域')
p3 += "降雨量较往年偏高"
t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs()
if t.shape[0] > 1:
p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm；"
else:
p3 += f"{t.min()}mm；"
p3s.append([station, p3])
p3s[-1][-1] = p3s[-1][-1][:-1]+"。"
p3s
6将组织好的文本写入到word中
Word模板文件docxtemplate.docx的内容：
一、{
{ month }}月各气象观测站降雨量实况
（一）降水
{
{ p1 }}
{
{ p2 }}
{%p for station,p3 in p3s %}
{
{ station }}:{
{ p3 }}
{%p endfor %}即：
Python渲染代码：
from docxtpl import DocxTemplate
tpl = DocxTemplate("docxtemplate.docx")
context = {
'month': month,
'p1': p1,
'p2': p2,
'p3s': p3s,
}
tpl.render(context)
tpl.save("11月降雨量报告.docx")“怎么用Python实现降雨量统计分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
