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按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值

一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...df.groupby('lv')["num"].transform('mean') df["juncha"] = df["num"] - df["gp_mean"] print(df) # 直接输出结果，省略分组平均值列...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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    Xarray,不用ArcGIS,所有地理空间绘图全搞定...

    多维数据分析：Xarray专注于处理多维数组，能够轻松地处理和操作高维数据，适用于气象、地球科学、气候建模等领域。...优势： 灵活性：Xarray的标签化数据结构使得数据处理操作更加直观和灵活，能够快速进行数据的选择、转换和分析。...绘图功能： Xarray提供了丰富的绘图功能，可以满足不同类型数据的可视化需求，例如绘制二维和三维数据的线图、散点图、等值线图、色彩地图等。...可视化案例 从月平均值时间序列计算季节平均值 多子图绘制 多维度数据绘制 更多案例可参考：Xarray官网[1]。...遵循学术规范: 遵循学术期刊或机构对图表的规定和要求，包括字体大小、图表标题、坐标轴标签等。 请教专家或同事: 有条件的同学可以跟随一个大佬进行系统学习，向他们寻求指导和建议，可以加速你的学习过程。

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    机载LiDAR的XYZ文件数据读取及点云二维元胞数据组织

    在进行机载LiDAR点云数据组织时，涉及到二维元胞数组的构建。...二维元胞数据组织，即将点云在XOY平面上进行规则格网划分，每个格网内存储相应的点云数据，便于后续数据处理操作，如查找近邻点操作、数学形态学滤波，均涉及到点云格网化。...在这里，主要介绍使用一种vector的二级指针编写数据组织函数。...= ceil((Ymax - Ymin) / 30);//行数 intcolumns = ceil((Xmax - Xmin) / 30);//列数 //*******在具体使用时，是要声明空间内存的...特别注意： 在进行编写点云数据组织函数时，不要再次重新分配内存，否则会报错。但是在main()函数中，则是需要对函数指针进行内存分配的 有问题请指出，同时欢迎大家关注微信公众号,积极分享投稿！

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    xarray | 序列化及输入输出

    技巧： xarray 对服务器或本地磁盘文件的延迟加载并不总是有利的。当你要执行高强度计算之前，应先执行 load 方法将数据加载到内存中。...写入编码数据 你也可以自定义 xarray 如何为 netCDF 文件中的每个数据集变量提供编码信息。encoding 参数接收包含编码信息的键值对字典。...基于 gzip 的数据块压缩可以有效的节省空间，尤其是稀疏数据。当然这会产生很大的性能开销。HDF5 可以完全将块读入内存，其解码速度是 50-100 MB/s。...OPeNDAP xarray 对 OPeNDAP 的支持可以让我们通过 HTTP 获取大数据集。...我们可以选择任意时间的数据，并对数据进行切片操作。除非查看特定的值，否则不会加载。

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    从xarray走向netCDF处理(三)：插值与掩膜

    插值 xarray中对scipy的插值函数进行了进一步的封装，可以让我们方便的调用。 只需要对DataArray，DataSet使用interp()函数就可以实现插值了，就像索引一样简单。...不管是一维数据还是多维数据都可以轻松搞定。 下面是官方给出的例子,DataArray的时间维度总共有四个值[0,1,2,3]。 da.sel(time=3)，索引时间维的值为3(12行)。...da.interp(time=2.5)，将时间维原本不存在的2.5插值了出来(22行)。...这里主要想说的是另一种方法，直接对数据进行处理，把海洋或者陆地区域的值设为缺测。...对任意的DataArray或者Dataset创建一个新的坐标，将海陆数据附给他。 根据海陆分布数据中海洋或者陆地的值来提取掩膜数据。

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    从xarray走向netCDF处理(三)：插值与掩膜

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    【xarray库(一) 】创建xarray对象

    如果你生活在北半球，就平均而言，南方地区常比北方地区更暖、更湿，所以说不同地方的温度、湿度不是一样的；同时地球上的位置通常是用经纬度来表示的，比如北京中心的经纬度为116°20′E, 39°56′N；因而为了描述温度...、湿度变量在平面（二维空间）不同位置的变化，我们引入了两个维度（Dimension）进行描述，当然也就可以命名维度名称分别为x和y。...那如何将现实生活中的数据存储在计算机中。计算机比较愚蠢，只能类似矩阵一样储存信息。无论是一维数组、二维数组、三维数组下标只能从0开始。...import numpy as np import xarray as xr import pandas as pd # 给一个随机数种子，使得每次运行得到的随机数是相同的 rng = np.random.default_rng...数据查看 现在我们有了DataArray类的一个实例da，如何对其进行查看呢？

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    用Python复现一篇Nature的研究: 1.数据下载及预处理

    所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库，希望这篇文章能够对大家有所帮助。...本文简介 看完这篇博文，你将了解 Python 下载CMIP数据、下载SODA、ERSSTV5、GODAS以及相关的预处理，比如统一时间、插值、距平值计算、滑动平均计算。...数据下载与预处理 由于神经网络预训练数据需要cmip模式数据，训练、验证时需要观测数据，因此我们首先对需要数据进行下载。...下面的脚本中，merge nc文件的主要函数是concat,需要输入一系列网格相同的Dataarray，然后在time维度上进行统一。非常建议统一时间，以免后期出幺蛾子。.../ersstv5D" fList = os.listdir(fileLoc) # 对下载的nc文件进行合并 ncList = [] for FileName in fList: nc = xr.open_dataset

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    【xarray库(二)】数据读取和转换

    ]方法或者对 xarray 对象使用to_pandas[6]方法进行转换。...pandas（pd）包中的 Series 函数能够创建一维数组，np.ones((10,))创建了一个一维的 10 个全为 1 的数列，其结果如下所示 np.ones((10,))创建结果 在 python...索引和数据 综上，对于 pd.Series 函数的理解可如下进行理解 pd.Series函数 若要将变量 series（pandas 类型）转为 xarray 类型只需在变量后加上.to_xarray...若要将 xarray 转为 pandas 类型，类似的在变量后加上.to_pandas() arr.to_pandas() 运行结果 对于 xarray 的多变量Dataset对象同理可用类似对pandas...如果要指定 index，则需在转换为 pandas 类型后，对 index 进行指定，比如 myseries = ds.a.to_series() myseries.index=list("sylsy"

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    Python的常用库的数组定义及常用操作

    Python支持的库非常多，这当然是它的一大优势，但是也会给我们实际应用中造成点小小的麻烦：每个库对于数据的定义和运算处理都不同，这就使得我们在写代码的时候经常会串掉，比如会一个手滑写成numpy.xarray...但是我们在实际处理气象上常见的nc数据时，还是离不开xarray、pandas、netCDF4，这些常用库的。...(0, 100, size=(5,6)) # 创建shape为（5,6）的数组，数值范围在0-100之间的随机数 i = np.random.randint(0, 100, size=(5,6))...参数含义同np.amax result = np.vstack(v1,v2) # 两个列数相同的矩阵v1和v2的拼接 result = np.hstack(v1,v2) # 两个行数相同的矩阵v1和v2...') # 维度拼接 xr.merge([data2018.u10, data2019.t2m]) # 变量合并 data.mean(dim=['latitude', 'longitude']) # 对经纬度进行平均

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    用Python复现一篇Nature的研究: 1.数据下载及预处理

    所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库，希望这篇文章能够对大家有所帮助。...本文简介 看完这篇博文，你将了解 Python 下载CMIP数据、下载SODA、ERSSTV5、GODAS以及相关的预处理，比如统一时间、插值、距平值计算、滑动平均计算。...数据下载与预处理 由于神经网络预训练数据需要cmip模式数据，训练、验证时需要观测数据，因此我们首先对需要数据进行下载。 ?...下面的脚本中，merge nc文件的主要函数是concat,需要输入一系列网格相同的Dataarray，然后在time维度上进行统一。非常建议统一时间，以免后期出幺蛾子。.../ersstv5D" fList = os.listdir(fileLoc) # 对下载的nc文件进行合并 ncList = [] for FileName in fList: nc = xr.open_dataset

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    数据处理 | xarray的计算距平、重采样、时间窗

    出于以下几个原因，很难对全球平均表面温度以绝对温度的形式进行计算。...某些地域的气象观测站点分布稀少（如撒哈拉沙漠地区、偏远的密林），这就意味着为取得格点数据（栅格数据）必须对离散的站点数据值在较大且站点分布稀疏区域内进行插值。这会带来很大的数据不真实性。...对于那些山区中的数据（山区中的的气象观测大多是有人居住地区），必须考虑海拔高度对区域平均温度的影响。...resample(time="5Y")是对如何对时间进行重采样进行设置，维度为time，设置的时间间隔为 5 年。...假如第一个 Resample 对象的时间范围为 2010 年-2014 年，那么需要对这五年进行平均后，以便得到第一个进行重采样后的值。往后的时间范围类似。

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    Python气象绘图教程—（十九）剖面图

    提要中提到的这几种图形都是在气象上比较常用的，地形剖面主要研究地貌对降雨、气流的影响作用；纬度高度剖面图可以用来分析降雨的某些条件，如湿层深厚、上干下湿、风向风速等；时间纬度图研究某个固定经度上的值随时间的演变...文件为.nc格式，需要使用Python中的netCDF4或者xarray库包来读取。...第一种本质上是将数据扣出一块，只绘制这一块，速度大大提高。 为什么要插这一句嘴，实际上有助于我们在接下来绘制剖面图时理解切片操作。...关键就在怎么把z从二维的变为一维的。...这样第一个就是二维的，可以直接绘制等值线填色图，第四个就是三维的，不能直接绘制等值线填色图，而只能在提取了某一层之后，变为二维的，才能绘制等值线填色图，如： import xarray as xr ds

    14.8K75

    除夕快乐 | xarray2024.11.0读取GRIB数据进阶

    黑暗中的我们都没有说话 | xarray2024.11.0读取GRIB数据进阶 前言 上期内容有读者朋友留言如下 grib、bufr这种表驱动格式企图“规范化”所有要素，但是气象海洋等各种学科各种要素茫茫多...诚然如此格式形成了各式各样的数据壁垒，但是欧洲中心等庞然大物仍然以grib格式等提供产品 且还需用grib格式进行数值模拟输入，我辈还是学一学 项目概述 GRIB作为气象领域的"老大难"格式，其复杂的层次结构与多样的变量组合常让分析者望而生畏...本文将带你学习几个数据处理小技巧 三维数据读取 xarray数据写入GRIB格式 快速打印变量 三维变量可视化 安装依赖 # 推荐使用conda进行依赖管理 conda install -c conda-forge...eccodes cfgrib xarray=2024.11.0 技巧一：三维数据读取测试 同时读取多变量多高度层数据 import xarray as xr # 一次性读取所有等压面数据 ds =...的sel对多层变量进行裁剪 更简单 技巧二 ：xarray 写入 grib help(xarray_to_grib) Help on module cfgrib.xarray_to_grib in cfgrib

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