python代码，对日降雨量数据进行删除，仅保留每个月8号、18号、28号降雨量数据

在Python中，如果你有一个包含日降雨量的数据列表或Pandas DataFrame，你可以通过以下步骤筛选出每个月8号、18号和28号的数据：

假设你的数据存储在一个名为`rain_data`的DataFrame中，日期列名为`date`，降雨量列名为`precipitation`：

import pandas as pd

# 假设rain_data已经加载好
if isinstance(rain_data, list):
    rain_data = pd.DataFrame(rain_data, columns=['date', 'precipitation'])
else:
    # 确保date列是日期类型
    rain_data['date'] = pd.to_datetime(rain_data['date'])

# 定义需要保留的日期
selected_dates = ['08-01', '18-01', '28-01', '08-02', '18-02', '28-02', ...]  # 添加所有月份的对应日期

# 创建一个新的DataFrame只包含指定日期的数据
filtered_rain_data = rain_data[lambda x: x['date'].strftime('%d-%m') in selected_dates]

# 删除原始数据，保存筛选后的数据
rain_data = rain_data.drop(rain_data.index[~(rain_data['date'].dt.day.in_(selected_dates))])

在这个代码片段中，我们首先将日期转换为字符串格式，然后检查每个日期是否在选定的日期列表中。接着，我们使用Pandas的布尔索引来选择符合条件的行，并从原数据中删除不符合条件的行。