python - 找到径流站与该站对应的 SPI1、SPI3、SPI6 之间的相关性

Question

我需要一些帮助来找到我的情节之间的相关性。在下面的代码中，我首先计算了挪威一个站的径流。然后我计算了驱动器的 SPI1、SPI3 和 SPI6。我还希望找到径流站与相对 SPI1、SPI3 和 SPI6 的相关性

是否有可能获得一个显示径流 SPI1-3-6 的图？

从熊猫导入 read_csv

将 numpy 导入为 np

将熊猫导入为 pd

将 matplotlib.pyplot 导入为 plt

导入操作系统

进口汽车

从日期时间导入日期，日期时间

将日期时间导入为 dt

stasjon 200011 七月水流的时间序列

dir1 = "/Users/mad/Desktop/mystations/"

文件 = os.listdir(dir1)

文件 = np.sort（文件）

files_txt = [i for i in files if i.endswith('.txt_')]

df = pd.read_csv(dir1+files_txt[0], skiprows=6, header=None, index_col=0,sep="",names = ["Year","Runoff"], na_values=-9999)

列表（df.columns）

df.index = pd.to_datetime(df.index,format="%Y%m%d/%H%M")

pd.to_datetime(df.index,format="%Y%m%d/%H").min()

pd.to_datetime(df.index,format="%Y%m%d/%H").max()

parse_dates=真

myperiod = df["1985":"2018"]

df = myperiod.resample("m").mean()

七月 = df[df.index.month == 7]

plt.figure(figsize=(16,4))

plt.plot（七月）

plt.title("时间序列")

plt.ylabel("径流 [毫米/天]")

plt.xlabel("年份")

plt.show()

在此处输入图像描述

七月的timeserie-SPI 1到同一站

spi1= pd.read_csv('SPI1_and_rr_for_200011.0.csv',header=0 , na_values=-9999)

spi1.index = pd.to_datetime(df.index,format='%Y-%m-%d')

a = spi1[spi1.index.month == 7] a.plot(y='spi',figsize=(16,4))

在此处输入图像描述

七月的timeserie-SPI 3到同一站

spi3 = pd.read_csv('SPI3_and_rr_for_200011.0.csv',header=0,parse_dates=True)

spi3.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y-%m-%d')

b = spi3[spi3.index.month == 7]

b.plot(y='spi',figsize=(16,4))

在此处输入图像描述

七月的timeserie-SPI 6到同一站

spi6 = pd.read_csv('SPI6_and_rr_for_200011.0.csv',header=0,parse_dates=True)

spi6.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y-%m-%d')

c = spi6[spi6.index.month == 7]

c.plot(y='spi',figsize=(16,4))

在此处输入图像描述

标签： pythonpandas