indexNames = day1_hourly[ (day1_hourly[OMI] == 0.0) & (day1_hourly[SAF] == 0.0) ].index

你的问题是关于如何使用 Pandas 进行索引的筛选。根据你提供的代码，假设 `day1_hourly` 是一个 Pandas DataFrame 对象，而 `OMI` 和 `SAF` 是 DataFrame 的两列名称。

你的代码使用了逻辑与操作符 `&` 来筛选出 `day1_hourly` 中同时满足 `OMI` 列为 0.0 和 `SAF` 列为 0.0 的行。然后，使用 `.index` 获取满足条件行的索引。

请注意，`OMI` 和 `SAF` 应该是字符串，需要用引号括起来，如下所示：

indexNames = day1_hourly[(day1_hourly['OMI'] == 0.0) & (day1_hourly['SAF'] == 0.0)].index

这样，`indexNames` 将会是一个包含满足条件的行索引的 Pandas Index 对象。你可以进一步使用这个索引对象来进行操作，比如删除这些行或者获取指定列的值。

希望能解决你的问题！如果你有任何其他问题，请随时提问。

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day1_hourly.loc[(day1_hourly[OS] == '1'), 'Rule 1'] = day1_hourly[SAT] < (day1_hourly[MAT] + Tsf - Et)

根据你的描述，你希望在 `day1_hourly` DataFrame 中根据条件对 `Rule 1` 列进行赋值操作。假设 `OS`、`SAT`、`MAT` 是 `day1_hourly` DataFrame 的列名，并且 `Tsf` 和 `Et` 是一些变量。

你的代码使用了 `.loc` 来选择满足条件 `OS` 列等于 `'1'` 的行，并在这些行中根据条件 `(SAT < (MAT + Tsf - Et))` 给 `Rule 1` 列赋值。

下面是示例代码：

day1_hourly.loc[(day1_hourly['OS'] == '1'), 'Rule 1'] = day1_hourly['SAT'] < (day1_hourly['MAT'] + Tsf - Et)

这段代码会将满足条件的行中，`Rule 1` 列的值设为一个布尔值，表示是否满足 `(SAT < (MAT + Tsf - Et))` 这个条件。

请注意，`OS`、`SAT`、`MAT`、`Tsf` 和 `Et` 都应该是合法的变量或者列名，并且要用引号括起来。

希望能解决你的问题！如果你还有其他问题，请随时提问。

day1_hourly = day1.resample('H').mean()

根据你的代码，`day1` 是一个时间序列数据，你使用了 `resample` 方法来将其按小时进行重新采样，并计算每个小时内的平均值。

具体来说，`resample('H')` 表示按小时进行重新采样。然后，使用 `mean()` 方法计算每个小时内的平均值。

将重新采样后的结果赋值给 `day1_hourly`，意味着你创建了一个新的 DataFrame，其中包含了按小时重新采样后的数据，每个小时的值是原始数据在该小时内的平均值。

希望能对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。