如何由气温数据，计算1960-2020年内每年7月1日至7月15日的高温热浪事件的数量以及其持续时间，高温热浪事件是指连续三天温度高于当前日期阈值的情况，每个日期的阈值为1960-2020年60年来该日期的气温由小到大排列，取第百分之95分位的数值作为该日期的阈值

要完成这个任务，你需要使用Python的数据处理库（如Pandas）来加载和清洗气温数据，然后利用Numpy或Scipy计算百分位数，接着定义热浪事件的标准并统计它们。以下是一个基本的步骤指南：

1. **数据加载**:
首先，确保你有一个包含历史气温数据的时间序列数据集。你可以从气象站点获取CSV、Excel或其他格式的数据文件。

import pandas as pd

# 假设数据存储在一个名为'temperature_data.csv'的CSV文件中
df = pd.read_csv('temperature_data.csv')

2. **数据预处理**:
- 将日期设置为索引。
- 将每天的温度提取出来。

df.set_index(['Year', 'Month', 'Day'], inplace=True)
daily_temperatures = df['Temperature'].unstack()

3. **计算95%分位数**:
对每一天计算1960年至2020年的气温百分位数。

percentile_95 = daily_temperatures.quantile(0.95, level='Year')
thresholds = percentile_95.unstack(fill_value=0) # 如果某一天没有数据，则填充0

4. **定义热浪事件**:
创建一个新的DataFrame，用于记录连续高温天数。假设`hot_days`是True/False数组，表示当天是否超过阈值。

def is_hot_day(temp, threshold):
    return temp >= threshold

hot_days = daily_temperatures.gt(thresholds).rolling(window=3).sum() > 2

5. **统计热浪事件**:
计算每年7月1日至7月15日的热浪事件数量和持续天数。

july_1_to_july_15 = hot_days.loc[(slice(1960, 2021), slice(7, 16))]
event_counts = july_1_to_july_15.groupby(level=['Year']).size().reset_index(name='Event_Count')
duration_counts = july_1_to_july_15.groupby(level=['Year', 'Date']).cumsum().gt(2).sum(level=['Year', 'Date']).reset_index(name='Duration')

6. **合并结果**:
将热浪事件数量和持续天数的结果合并在一起。

result = event_counts.merge(duration_counts, on='Year')