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Python資料分析實戰:降雨量統計分析報告分析

2021-01-08 07:11:09 後端開發

本文的文字及圖片來源于網路,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,如有問題請及時聯系我們以作處理,

以下文章來源于菜J學Python ,作者小小明

最近遇到一個有點燒腦的需求,其實也不算燒腦,主要是判斷條件過多,對于我這種記憶力差,記憶體小的人來說容易出現記憶體溢位導致大腦宕機,也可能是因為我還沒有找到能減小大腦記憶體壓力的方法,

先看看需求吧:

Python資料分析實戰:降雨量統計分析報告分析

 

主要就是要根據左側的表格自動生成右側的Word統計報告,實際的各種可能性情況遠比圖中展示的要更加復雜,

好了,直接開始干代碼吧!


1資料讀取

import pandas as pd

df = pd.read_csv("11月份資料.csv", encoding='gbk')
# 當前統計月份
month = 11
df = df.query('月份==@month')
df.head(10)

 

預覽資料:

Python資料分析實戰:降雨量統計分析報告分析

 


2例外資料過濾

查看缺失值數量:

pd.isnull(df).sum()

 

結果:

區域          0
月份          0
降雨量(mm)     0
降雨距平(mm)    1
觀測站         0
dtype: int64

 

僅一個缺失值資料,可直接洗掉:

df.dropna(inplace=True)

 

 


3計算觀測站降雨量相對往年的變化

計算降雨量比往年高,跟往年比無變化,以及比往年低的次數分別是多少:

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

 

 

上面的結果中rainfall_high表示降雨量比往年平均水平高的次數,rainfall_equal表示降雨量比往年平均水平持平的次數,rainfall_low表示降雨量比往年平均水平低的次數,

于是分情況討論生成第一段的報告:

p1 = f"{month}月份"
if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0:
    if rainfall_equal != 0:
        p1 += f"除{rainfall_equal}個觀測站降雨量較往年無變化外,"
    if rainfall_high == 0:
        p1 += f"各氣象觀測站降雨量較往年均偏低,"
    elif rainfall_low == 0:
        p1 += f"各氣象觀測站降雨量較往年均偏高,"
else:
    #  10%以內差異認為是持平
    if rainfall_high > rainfall_low*1.1:
        p1 += f"大部分氣象觀測站降雨量較往年偏高,"
    elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:
        p1 += f"大部分氣象觀測站降雨量較往年偏低,"
    else:
        p1 += f"各氣象觀測站降雨量較往年整體持平,"
p1

 

結果:

'11月份大部分氣象觀測站降雨量較往年偏低,'

 


4計算各區域降雨量的極值

 

再生成第二段的報告:

p2 = ""
t = df['降雨量(mm)']
p2 += f"各區域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之間,其中{df.loc[t.argmax(), '區域']}區域的降雨量最大,為{t.max()}mm,"
p2

 

結果:

'各區域降雨量在0.0~16.0mm之間,其中51a45區域的降雨量最大,為16.0mm,'

 


5分觀測站統計

讓我腦袋疼的地方就是從這里的代碼開始的,后面還有更復雜的需求就不公布了,

對每個觀測站分別統計哪些區域偏高,哪些區域持平,哪些區域偏低:

p3s = []
for station, tmp in df.groupby('觀測站'):
    t = tmp['降雨量(mm)']
    p3 = f"各區域降雨量在{t.min()}~{t.max()}mm之間,"
    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 += ''
            p3 += ''.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '區域']+'區域')
            p3 += "降雨量較往年無變化外,"
        if rainfall_high == 0:
            p3 += f"各區域降雨量均較往年偏低"
        elif rainfall_low == 0:
            p3 += f"各區域降雨量均較往年偏高"
        t = tmp['降雨距平(mm)'].abs()
        p3 += f"{t.min()}~{t.max()}mm;"
    else:
        if rainfall_equal != 0:
            p3 += ''
            p3 += ''.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '區域']+'區域')
            p3 += "降雨量較往年無變化,"
        #  10%以內差異認為是持平
        if rainfall_high > rainfall_low*1.1:
            if rainfall_equal == 0:
                p3 += ''
            p3 += ''.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '區域']+'區域')
            p3 += "降雨量較往年偏低"
            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"其余各區域降雨量較往年偏高{t.min()}~{t.max()}mm;"
        elif rainfall_low > rainfall_high*1.1:
            if rainfall_equal == 0:
                p3 += ''
            p3 += ''.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '區域']+'區域')
            p3 += "降雨量較往年偏高"
            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"其余各區域降雨量較往年偏低{t.min()}~{t.max()}mm;"
        else:
            if rainfall_equal != 0:
                p3 = p3[:-1]+'外,'
            p3 += f"各區域降雨量較往年偏高和偏低的數量持平,其中"
            p3 += ''.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '區域']+'區域')
            p3 += "降雨量較往年偏低"
            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, '區域']+'區域')
            p3 += "降雨量較往年偏高"
            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

 

 

可能是我還沒有想出較好的封裝方式導致代碼變得這么復雜,如果有巧妙解決這個問題的朋友,希望能夠加菜J學Python交流群一起探討,


6將組織好的文本寫入到word中

Word模板檔案docxtemplate.docx的內容:

一、{{ month }}月各氣象觀測站降雨量實況
(一)降水
{{ p1 }}
{{ p2 }}
{%p for station,p3 in p3s %}
{{ station }}:{{ p3 }}
{%p endfor %}

 

即:

Python資料分析實戰:降雨量統計分析報告分析

 

Python渲染代碼:

from docxtpl import DocxTemplate

tpl = DocxTemplate("docxtemplate.docx")
context = {
    'month': month,
    'p1': p1,
    'p2': p2,
    'p3s': p3s,
}
tpl.render(context)
tpl.save("11月降雨量報告.docx")

 

 

執行完畢,得到Word統計分析報告:

Python資料分析實戰:降雨量統計分析報告分析

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