多年monthly数据,求四季平均值
时间: 2024-05-05 16:17:01 浏览: 17
首先,我们需要将年份和月份分离出来。假设数据的第一列为年份,第二列为月份,第三列为数据值。我们可以使用以下代码将其分离出来:
```
years = []
months = []
values = []
with open('data.csv', 'r') as f:
next(f) # skip header row
for line in f:
year, month, value = line.strip().split(',')
years.append(int(year))
months.append(int(month))
values.append(float(value))
```
接下来,我们需要将数据按照季节分组,计算每个季节的平均值。我们可以使用以下代码实现:
```
seasons = {
'Spring': [3, 4, 5],
'Summer': [6, 7, 8],
'Fall': [9, 10, 11],
'Winter': [12, 1, 2]
}
season_values = {
'Spring': [],
'Summer': [],
'Fall': [],
'Winter': []
}
for year, month, value in zip(years, months, values):
for season, months_in_season in seasons.items():
if month in months_in_season:
season_values[season].append(value)
season_averages = {
season: sum(values) / len(values) for season, values in season_values.items()
}
```
最终,我们得到了每个季节的平均值,存储在`season_averages`字典中,可以打印出来或者保存到文件中。
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