现在有一个excel表格，表格的第一列是年份，从1951年到2019年。二列是月份，从1到12，第三列是日期，从1到30或31，第四列是逐日的降水数据，如何得到每一个年份中最大的那个降水数据与起对应的年份，月份，日期。用python实现

可以使用 pandas 库来处理这个 excel 表格。具体步骤如下：

1. 首先，读取 excel 文件并将其转换为 pandas.DataFrame，代码如下：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件，假设文件名为 data.xlsx，数据在第一个 sheet 中
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0)

# 查看数据
print(data.head())

2. 接下来，将数据按照年份进行分组，然后再通过 apply 方法计算每一年中的最大降水量，并将对应的行返回。代码如下：

# 按照年份进行分组
grouped = data.groupby('年份')

# 定义一个函数，用于计算每一年中的最大降水量并返回对应的行
def get_max_rainfall(group):
    max_row = group.loc[group['降水'].idxmax()]  # 找到降水最大的那一行
    return max_row[['年份', '月份', '日期', '降水']]  # 返回年份、月份、日期和降水量这几列

# 对每个组（即每一年）应用函数并合并结果
max_rainfall = grouped.apply(get_max_rainfall)

# 查看结果
print(max_rainfall)

最终得到的结果是一个 pandas.DataFrame，其中包含每一个年份中最大的降水量以及对应的日期和月份。

相关问题

现在有一个excel文件，第一列是年份，从1951年到2019年。第二列月份，第三列是日期，第四列到第第十三列，分别代表十个观测站，每一列都是各个观测站的一组逐日降水数据，现在要得到每个观测站从1951年到2019年每一年的日降水量大于等于1的降水量之和。

好的，您可以使用Python中的pandas库来进行数据处理，以下是一个可能的解决方案：

首先，读取Excel文件并将其转换为pandas数据框（dataframe）：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

然后，使用groupby方法将数据框按年份和观测站分组，并计算每一年每个观测站的降水量之和：

yearly_precip = df.groupby(['年份', '观测站']).sum()

接下来，筛选出每个观测站每一年日降水量大于等于1的数据，并使用sum方法计算降水量之和：

yearly_precip_over1 = yearly_precip[yearly_precip >= 1].fillna(0)
annual_precip = yearly_precip_over1.groupby(level='观测站').sum()

最后，可以得到每个观测站从1951年到2019年每一年的日降水量大于等于1的降水量之和：

print(annual_precip)

希望这个解决方案能帮到您！

matlab怎么提取excel表格中的第一列和第三列，从第二行开始提取到指定行

您可以使用Matlab内置的`xlsread`函数来读取Excel表格数据，然后使用Matlab的矩阵索引来提取第一列和第三列，并使用矩阵的行索引来指定要提取的行范围。

以下是一个示例代码：

% 读取Excel文件
[data, text] = xlsread('your_excel_file.xlsx');

% 指定要提取的行范围
start_row = 2; % 从第二行开始
end_row = 10; % 提取到第10行

% 提取第一列和第三列，并指定行范围
col1 = data(start_row:end_row, 1);
col3 = data(start_row:end_row, 3);

其中，`xlsread`函数的第一个参数是Excel文件名，返回值`data`是数值数据，`text`是文本数据。我们只需要用到数值数据，所以直接忽略`text`。

然后，指定要提取的行范围，这里从第二行开始提取到第10行，分别赋值给`start_row`和`end_row`变量。

最后，使用矩阵的行索引来指定要提取的行范围，再用列的索引号提取第一列和第三列的数据，分别赋值给`col1`和`col3`变量。