读取A.xls中time列中分别统计每年1-3月,4-6月,7-9月,10-12月分别速度、高度、温度、运动量的平均值
时间: 2024-05-09 11:17:13 浏览: 33
您可以使用 pandas 库读取 A.xls 文件,并且使用 resample() 函数对时间序列进行重采样,统计每个季度的平均值。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 A.xls 文件
df = pd.read_excel('A.xls')
# 将 time 列设置为索引,转化为 DatetimeIndex 类型
df = df.set_index('time')
df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
# 对 time 列进行重采样,统计每个季度的平均值
resampled_df = df.resample('Q').mean()
# 分别提取每年的第一、二、三、四个季度的平均值
Q1_speed = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([1, 2, 3]), '速度']
Q2_speed = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([4, 5, 6]), '速度']
Q3_speed = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([7, 8, 9]), '速度']
Q4_speed = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([10, 11, 12]), '速度']
Q1_height = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([1, 2, 3]), '高度']
Q2_height = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([4, 5, 6]), '高度']
Q3_height = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([7, 8, 9]), '高度']
Q4_height = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([10, 11, 12]), '高度']
Q1_temperature = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([1, 2, 3]), '温度']
Q2_temperature = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([4, 5, 6]), '温度']
Q3_temperature = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([7, 8, 9]), '温度']
Q4_temperature= resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([10, 11, 12]), '温度']
Q1_motion = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([1, 2, 3]), '运动量']
Q2_motion = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([4, 5, 6]), '运动量']
Q3_motion = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([7, 8, 9]), '运动量']
Q4_motion = resampled_df.loc[resampled_df.index.month.isin([10, 11, 12]), '运动量']
```
注意:以上代码只是一个示例,具体实现方式可能需要根据您的数据格式进行修改。