aecpy实现一个时空数据集的“平均值（MEAN）”、总和（SUM）和变异度（VARIETY）python算法

AECPY（假设是一个特定的数据处理库，可能与地理信息系统或时空数据分析有关）通常用于处理地理空间和时间序列数据。对于计算时空数据集中"平均值（MEAN）、总和（SUM）和变异度（VARIETY）"，你需要首先导入必要的库，如pandas（用于数据操作）和numpy（数值计算）。以下是一些基本步骤：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设你的时空数据集存储在一个Pandas DataFrame中，名为df，时间列为'time_column'，数值列为'value_column'
# df = ...

# 计算平均值 (MEAN)
mean_value = df['value_column'].mean()
mean_value_name = "时空数据集平均值"

# 计算总和 (SUM)
total_sum = df['value_column'].sum()
total_sum_name = "时空数据集总和"

# 计算方差 (VARIETY)作为变异度的一种指标，因为它反映了数据分散程度
variance = df['value_column'].var()
variety_name = "时空数据集变异度"

# 结果可以存储到一个新的DataFrame列或者直接打印出来
result_df = pd.DataFrame({mean_value_name: [mean_value], total_sum_name: [total_sum], variety_name: [variance]})
print(result_df)

# 如果需要对每个时间点分别计算，可以先按时间分组
grouped_stats = df.groupby('time_column').agg([np.mean, np.sum, np.var])

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