data2为DataFrame，如果data2中PRE_1h列的数大于1，则将该行重新输入到data3中

你可以使用Pandas库中的条件筛选功能来完成这个操作。首先，你需要创建一个新的空DataFrame `data3`，然后根据条件选择 `data2` 中满足要求的行并添加到 `data3` 中。以下是如何做到这一点的Python代码：

import pandas as pd

# 假设data2已经是一个DataFrame，这里是一个示例数据
data2 = pd.DataFrame({
    'PRE_1h': [0, 1.5, 2.3, 0.8, 1.1],
    # ... 其他列 ...
})

# 创建一个空DataFrame data3
data3 = pd.DataFrame()

# 使用query或apply函数来过滤数据
data3 = data2[data2['PRE_1h'] > 1]

# 如果你想保留原始索引，可以使用reset_index(drop=True)：
# data3 = data2.query('PRE_1h > 1').reset_index(drop=True)

# 现在data3就包含了data2中PRE_1h列值大于1的行

运行上述代码后，`data3` 就只包含 `PRE_1h` 列数值大于1的那些行。

相关问题

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

要根据`Station_Id_C`列对DataFrame `data3` 中的 `PRE_1h` 列计算每组的第 99.5 百分位数，你可以使用Pandas的`groupby`和`quantile`方法。以下是如何操作的Python代码：

import pandas as pd

# 假设data3是你实际的数据框
pre1_percentile = data3.groupby('Station_Id_C')['PRE_1h'].quantile(0.995)
pre1 = pre1_percentile.to_frame().reset_index()
pre1.columns = ['Station_Id_C', 'PRE_1h_99_5']

print(pre1)

这段代码首先按`Station_Id_C`列进行分组，然后计算每组`PRE_1h`列的第99.5百分位数（即99.5%的值），结果保存在一个新的Series中。接着将其转换成DataFrame并重置索引，最后给列名设置为'PRE_1h_99_5'。

执行这段代码后，`pre1` DataFrame就会包含每个station_id下的`PRE_1h`列的99.5%百分位数。

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

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：

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。