计算冬季2020年12,1,2月平均并绘图2）计算ENSO指数5°s~5°N，170°E~120°W的平均】 python

好的，以下是使用 Python 计算和绘制图表的代码：

1. 计算冬季2020年12、1、2月平均并绘图

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取全球海表温度数据
data = pd.read_csv('global_sst.csv', index_col='time', parse_dates=True)

# 提取冬季数据
winter_data = data.loc['2020-12-01':'2021-02-28']

# 计算冬季平均值
winter_mean = winter_data.mean()

# 绘制图表
plt.plot(winter_mean)
plt.title('Winter 2020 SST')
plt.xlabel('Longitude')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.show()

在上述代码中，我们使用 Pandas 库读取了全球海表温度数据，并使用 `loc` 方法提取了2020年12月至2021年2月的数据。然后，我们使用 `mean` 方法计算了冬季数据的平均值，并使用 Matplotlib 库绘制了图表。

2. 计算ENSO指数5°S~5°N，170°E~120°W的平均

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取全球海表温度数据
data = pd.read_csv('global_sst.csv', index_col='time', parse_dates=True)

# 提取5°S~5°N，170°E~120°W的数据
enso_data = data.loc[:, '170':'120'].loc['1950':]

# 计算ENSO指数
enso_index = enso_data.mean(axis=1)

# 绘制图表
plt.plot(enso_index)
plt.title('ENSO Index')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.show()

在上述代码中，我们使用 Pandas 库读取了全球海表温度数据，并使用 `loc` 方法提取了5°S~5°N，170°E~120°W的数据。然后，我们使用 `mean` 方法计算了该区域的平均值，并使用 Matplotlib 库绘制了图表。