data3为dataframe,将data3中Station_Id_C列相同的PRE_1h列的数值进行百分位法,得出99.5%的值pre1,输出含有原data3中的Station_Name、Town、City、Station_Id_C、Lat、Lon的值
时间: 2024-09-12 13:03:50 浏览: 18
要根据`Station_Id_C`列的相同值对`PRE_1h`列进行百分位计算,找到99.5%的数据点,并保留Station_Name、Town、City、Station_Id_C、Lat、Lon这些字段,你可以使用pandas库中的`groupby`和`quantile`函数。以下是如何操作:
```python
import pandas as pd
# 假设data3已经是一个DataFrame
data3 = ... # 你需要提供实际的数据
# 使用groupby按Station_Id_C分组
grouped_data = data3.groupby('Station_Id_C')
# 计算每个组的PRE_1h列的99.5%百分位
pre1_percentile = grouped_data['PRE_1h'].transform(lambda x: x.quantile(0.995))
# 将计算出的99.5%百分位添加到原始数据框中
data3['PRE_1h_99.5percentile'] = pre1_percentile
# 提取并输出指定字段
output_data = data3[['Station_Name', 'Town', 'City', 'Station_Id_C', 'Lat', 'Lon', 'PRE_1h_99.5percentile']]
output_data
```
这段代码首先按`Station_Id_C`分组,然后计算每组`PRE_1h`列的99.5%百分位,接着将这个新列添加回原始DataFrame,最后只选择所需的字段。