从python中的文件解析和提取数据

Question

我已经在这个主题上搜索了很多，并且已经学到了很多东西。我对Python仍然很陌生，我知道有一种简单的方法可以用csv模块解析数据。所以，我有这样的数据：

Date  MaxT MinT Pcpn Snow Snwg 
01/01/1948 34 13 0.00 0.0  T 
01/02/1948 46 29 0.01 0.0  T 
01/03/1948 38 16  T  T  T 
01/04/1948 38 15 0.00 0.0  T 
01/05/1948 44 15 0.00 0.0  T 
01/06/1948 42 23 0.00 0.0  T 

这是每年的每日天气数据，直到记录结束。大多数时候记录的结尾都是现在的日子。我可以解析并从中提取数据，但是我的主要问题和原因是如何根据特定日期提取和保存数据？例如，如果我想要记录中所有年份的4月25日发生的最高温度，以及发生的那一年，我如何确切隔离特定日期，并只使用max（）或min（）在那一天，并非一年中的所有日子？我希望我的程序能够搜索一年中的每一个日期，并查找每个日期的最大值和最小值以及发生的年份，并将其保存以备后用。最终，我希望获得每个位置的最高和最低最高和最低（最高最高，最低最低，最高最低，最低最低），每个数值发生的年份以及将特定日期组合在一起。这样，我有一个包含位置的全年365天的文件以及每个发生年份的4个极端值。我可以将这些位置合并在一起并制作新文件，但现在我需要弄清楚如何在一年中的每一天获得极端情况。

当其所有说过和做过，我的输出头应该是这样的，并有一年的每一天一个文件：

Location HighMax year LowMax year HighMin year LowMin year 

Answer 1

给pandas一试：

test.csv：

Date,MaxT,MinT,Pcpn,Snow,Snwg 
01/01/1948,34,13,0.00,0.0,T 
01/02/1948,46,29,0.01,0.0,T 
01/03/1948,38,16,T,T,T 
01/04/1948,38,15,0.00,0.0,T 
01/05/1948,44,15,0.00,0.0,T 
01/06/1948,42,23,0.00,0.0,T 

阅读CSV，设置Date为索引

In [1]: import pandas as pd 
In [4]: df = pd.read_csv('test.csv').set_index('Date') 

In [5]: df 
Out[5]: 
      MaxT MinT Pcpn Snow Snwg 
Date         
01/01/1948 34 13 0.00 0.0 T 
01/02/1948 46 29 0.01 0.0 T 
01/03/1948 38 16  T T T 
01/04/1948 38 15 0.00 0.0 T 
01/05/1948 44 15 0.00 0.0 T 
01/06/1948 42 23 0.00 0.0 T 

Pandas提供了一个很好的结构DataFrame来操纵你的数据。例如，为了获得最大MaxT：

In [9]: index = df['MaxT'].idxmax() 
In [11]: index, df['MaxT'][index] 
Out[11]: ('01/02/1948', 46) 

应该带你一段时间来学习pandas。 如果您的工作对这些数据非常可靠，值得学习。