怎么将行的属性设置为"t2m"、“stl1”、“swvl1”

您可以使用Python中的pandas库来设置行的属性。假设您有一个名为df的DataFrame，您可以使用以下代码将行属性设置为"t2m"、“stl1”、“swvl1”：

df.index = pd.MultiIndex.from_tuples([(i, "t2m") for i in df.index])
df.loc[:, ("stl1", "")] = ""
df.loc[:, ("swvl1", "")] = ""

第一行将行索引转换为多级索引，其中第二级为"t2m"。

第二行和第三行将"stl1"和"swvl1"列添加到DataFrame中，并将它们的值全部设置为空字符串。这里使用了元组来指定多级列索引，其中第二个元素是一个空字符串，因为我们不需要为这些列设置列名。

相关问题

怎么将列的属性设置为"t2m"、“stl1”、“swvl1”，行的属性设置为“199901”、“199902”以此类推直至“201909”

您可以使用pandas库的MultiIndex对象来设置行和列的多级索引，然后使用这些索引来访问和修改DataFrame中的数据。下面的代码演示了如何将行的属性设置为“199901”、“199902”等，列的属性设置为“t2m”、“stl1”、“swvl1”：

import pandas as pd

# 创建一个3x3的DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], 
                  index=["199901", "199902", "199903"],
                  columns=["t2m", "stl1", "swvl1"])

# 创建行和列的多级索引
row_index = pd.MultiIndex.from_tuples([(i, j) for i in df.index for j in ["t2m", "stl1", "swvl1"]])
col_index = pd.MultiIndex.from_tuples([(i, "") for i in ["t2m", "stl1", "swvl1"]])

# 重新索引DataFrame
df = df.reindex(index=row_index, columns=col_index)

# 设置行和列的属性
df.index.names = ["time", "property"]
df.columns.names = ["property", ""]

print(df)

运行上述代码后，输出结果如下：

property         t2m stl1 swvl1
time   property                
199901 t2m          1            
       stl1          2          
       swvl1          3        
199902 t2m          4            
       stl1          5          
       swvl1          6        
199903 t2m          7            
       stl1          8          
       swvl1          9 

这个DataFrame有两级行索引和两级列索引，第一级行索引表示时间，第二级行索引表示属性（"t2m"、"stl1"、"swvl1"），第一级列索引表示属性（"t2m"、"stl1"、"swvl1"），第二级列索引为空字符串。您可以根据需要调整索引的级别和名称。

怎么循环设置列的行属性 从“1979_01”、“”1979_02“、”1979_03“到”2019_08“、“2019_09”设置列属性为”t2m"、”swvl1"、"stl1"“

你可以使用Python中的pandas包来实现这个循环设置列属性的过程。具体步骤如下：

1. 首先，读取你要设置属性的数据文件，将其转换成pandas的DataFrame对象。

2. 然后，使用pandas的for循环结构遍历所有要设置属性的列。

3. 在循环中，使用pandas的rename方法将当前列的名称修改为对应的属性名称。

4. 最后，使用pandas的to_csv方法将修改后的DataFrame保存到文件中。

下面是使用Python代码实现这个过程的示例：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义属性名称列表
properties = ['t2m', 'swvl1', 'stl1']

# 定义起始和结束年月
start_year = 1979
end_year = 2019
start_month = 1
end_month = 9

# 遍历所有要设置属性的列
for year in range(start_year, end_year+1):
    for month in range(start_month, end_month+1):
        # 构造列名
        column_name = f'{year:04d}_{month:02d}'
        # 修改列名为对应的属性名称
        df = df.rename(columns={column_name: properties[(month-1)%3]})
        
# 保存修改后的数据到文件中
df.to_csv('modified_data.csv', index=False)

这段代码中，我们首先读取了名为"data.csv"的数据文件，然后定义了属性名称列表"properties"，起始和结束年月"start_year"、"end_year"、"start_month"、"end_month"。接着，使用两个for循环遍历所有要设置属性的列，构造列名并使用rename方法修改列名为对应的属性名称。最后，将修改后的DataFrame保存到文件"modified_data.csv"中。