excel文件，第一列是年份，从1951年到2019年。第二列月份，从1到12，第三列是日期，从1到30或从1到31。第四列到第第十三列，其中每一列分别代表十个观测站的逐日降水量数据。现在要得到每个站点每一年中最大连续五日降水量。用python实现

可以通过以下步骤来实现：

1. 读取 Excel 文件，可以使用 Pandas 库中的 read_excel() 方法。
2. 将年份、月份和日期三列合并成日期时间列，并设置为索引。
3. 对每个观测站的逐日降水量数据进行处理，去掉缺失值。
4. 对于每个站点和每一年，计算其最大连续五日降水量，可以通过循环遍历每一天，并记录当前连续降水天数，以及当前最大连续降水天数，如果当前天没有降水，则将当前连续降水天数清零。
5. 输出每个站点每一年中最大连续五日降水量。

下面是一个简单的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 合并年月日为日期时间列，并设置为索引
df['date'] = pd.to_datetime(df[['年份', '月份', '日期']])
df.set_index('date', inplace=True)

# 对每个观测站的逐日降水量数据进行处理，去掉缺失值
for i in range(4, 14):
    df.iloc[:, i] = df.iloc[:, i].replace(-1, np.nan)
    df.iloc[:, i].fillna(method='ffill', inplace=True)

# 计算每个站点每一年中最大连续五日降水量
for i in range(4, 14):
    col_name = df.columns[i]
    station_name = col_name.split('_')[0]
    year_list = df.index.year.unique().tolist()
    for year in year_list:
        year_df = df.loc[str(year)]
        start_date = None
        max_days = 0
        current_days = 0
        for index, row in year_df.iterrows():
            if pd.isna(row[col_name]):
                if current_days > max_days:
                    max_days = current_days
                current_days = 0
                start_date = None
            else:
                if start_date is None:
                    start_date = index
                current_days += 1
                if current_days == 5:
                    if max_days < 5:
                        max_days = 5
                    break
        print(f'{station_name}_{year}: {max_days}')

其中，我们假设 Excel 文件名为 data.xlsx，第四列到第十三列为观测站的逐日降水量数据，每一列的列名为“站点编号_站点名称”。代码中通过循环遍历每个站点和每一年，并使用 iterrows() 方法逐行遍历数据，计算最大连续五日降水量。