def apro_read_raw(day): # 2. 查数据,需要当天和明天两个时间点 desday = day multi_index = ['Time', 'Latitude', 'Longitude'] desday = desday.replace(desday[:4], '2017') # 参数给定,年份都需要修改成2017 desday_dt = datetime.strptime(desday, '%Y-%m-%d') yes_dt = desday_dt + timedelta(days=-1) tom_dt = desday_dt + timedelta(days=1) apro_config = Apro_05km() con = ConnectDB() posrange = PosConfig(123, 114, 39, 34) warnings.filterwarnings("ignore")

这段代码定义了一个名为apro_read_raw的函数，它接受一个参数day。函数内部首先对参数进行一些处理，将年份修改为2017，并将日期转换为datetime对象。然后，根据给定的日期，计算出前一天和后一天的日期。

接下来，代码使用了apro_config = Apro_05km()，这个apro_config可能是一个配置文件或者类，用于设置一些参数和配置相关的内容。然后使用con = ConnectDB()连接数据库。

最后，代码使用warnings.filterwarnings("ignore")来忽略警告信息。

这段代码的作用可能是为了准备读取数据的环境和设置一些必要的配置。如果有关于这段代码的更多细节或者其他问题，请告诉我。

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start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level，features]的格式，但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据，判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

这段代码执行了一系列处理apro_df数据的步骤。让我逐一解释一下：

首先，代码使用time.time()获取当前时间，并将其保存在start_time变量中。然后，根据desday和tom_dt生成一个查询条件othercon。

接下来，代码调用get_apro_data_sql函数，从数据库中获取apro_ori、apro_df和apro_xr这三个变量的值。这个函数可能根据给定的条件和配置从数据库中检索数据，并进行一些处理。pos_merge参数可能是将pos_df与查询到的数据进行合并。

然后，代码使用time.time()计算获取原始数据表所花费的时间，并打印出来。

接下来，代码检查apro_df的形状是否为0。如果为0，则说明没有查询到数据，将apro_final_df设置为apro_df，并进行列名修改。然后打印出该日期没有apro数据的消息。

如果apro_df的形状不为0，则进行下一步处理。首先，代码使用apro_get_level函数对apro_df中的'high_level'列进行处理，标准化高度并将结果保存在'Level'列中。然后，删除'high_level'列，并使用set_index函数将apro_df转换为xarray格式的apro_xr。

接下来，代码调用get_apro_interp_attr函数，根据给定的参数和配置，计算插值所需的属性。

然后，代码使用groupby_bins函数对apro_xr进行分组，并计算每个时间段的平均值。然后，对Latitude和Longitude进行取舍，将结果保存在apro_mean_df中。

接下来，代码使用groupby函数对apro_mean_df进行分组，并计算每个组的平均值，然后删除所有NaN值。最后，对apro_final_df进行重置索引，并将'Time'列的数据类型更改为datetime。

最后，代码根据desday生成输出文件的路径，并将apro_final_df保存为CSV文件。

这段代码的作用可能是对查询到的原始数据进行一些处理，如标准化高度、插值等，并将结果保存为中间文件。如果有关于这段代码的更多细节或其他问题，请告诉我。

# 1. 数据库中的位置表 start_time = time.time() condi = 'Dataset="CALIOP_Apro_05KM"' sql = Create_select_sql('position',condition=condi) pos_df = get_data_from_sql(sql, con, recols={'id': 'Position_id'})[['Position_id', 'Latitude', 'Longitude']] print('THE COST to get position table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) std_index_2d, std_index_3d = get_std_coors(desday, posrange) start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level，features]的格式，但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time)))

这段代码包含了一些数据处理的步骤。让我逐一解释一下：

首先，代码使用Create_select_sql函数创建了一个查询语句，查询名为'position'的表中的一些数据。查询条件是'Dataset="CALIOP_Apro_05KM"'。然后，使用get_data_from_sql函数执行查询并将结果保存到pos_df变量中。

接下来，代码使用get_std_coors函数获取了std_index_2d和std_index_3d两个变量的值。这个函数可能用于计算标准化的坐标。

然后，代码使用get_apro_data_sql函数从数据库中获取apro_ori、apro_df和apro_xr这三个变量的值。这个函数可能根据给定的条件和配置从数据库中检索数据，并进行一些处理。

最后，代码打印了获取位置表和原始数据表所花费的时间。

请告诉我，如果你对这段代码还有其他问题或需要进一步解释的地方。