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python - 获取距所选站点最近的网格单元的降水时间序列（全部循环）

问题描述

我对 Python 很陌生，我需要一些帮助。我需要在降水文件 (.nc) 中找到与水流站位置（excel 文件）匹配的网格单元，然后为这些网格单元提取时间序列。

我有一个包含挪威 117 个站点的 Exel 文件，其中包含带有站点名称及其面积、纬度和经度的列。我还有一个 nc 文件，其中包含该站的降水系列。

我设法一次在站上运行 python 脚本（Jupyter notebook），但想为所有站运行它。我该怎么做呢？我知道我需要以某种方式制作一个 for 循环。

这是我的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import os
import xarray as xr
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy as cy
metapath = "Minestasjoner.xlsx" 
rrdatapath = "cropped_monsum_rr_ens_mean_0.25deg_reg_v20.0e.nc" 
meta = pd.read_excel(metapath)
rrdata = xr.open_dataset(rrdatapath)
i=0
station = meta.iloc[i]["Regime"]*100000 + meta.iloc[i]["Main_nr"]
lon = meta.iloc[i]["Longitude"] #get longitude
lat = meta.iloc[i]["Latitude"] #get latitude
rr_at_obsloc = rrdata["rr"].sel(latitude=lat, longitude=lon, method='nearest') 
df = rr_at_obsloc.to_dataframe() 
print("Station %s with lon=%.2f and lat=%.2f have closest rr gridcell at lon=%.2f and lat=%.2f"%(station,lon,lat,df.longitude[0],df.latitude[0]))
df

标签： pythonexceljupyter-notebook

解决方案

我认为最简单的方法是制作一个dictionary包含该站的站名和降水时间序列的 python，然后将该字典转换为pandas.DataFrame.

以下是你如何在一个简单的循环中做到这一点：

"""
Everything you had previously...
"""

# Initialize empty dictionary to hold station names and time-series
station_name_and_data = {}

# Loop over all stations
for i in range(117):
    # Get name of station 'i'
    station = meta.iloc[i]["Regime"]*100000 + meta.iloc[i]["Main_nr"]

    # Get lat/lon of station 'i'
    lon = meta.iloc[i]["Longitude"] 
    lat = meta.iloc[i]["Latitude"] 

    # Extract precip time-series for this lat-lon
    rr_at_obsloc = rrdata["rr"].sel(latitude=lat, longitude=lon, method='nearest')

    # Put this station name and it's relevant time-series into a dictionary 
    station_name_and_data[station]=rr_at_obsloc

# Finally, convert this dictionary to a pandas dataframe 
df = pd.DataFrame(data=station_name_and_data)

print(df)

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