如何在 dataframe 中获取给定位置和时间值的温度测量值？

Question

我有一个 pandas dataframe 由地理位置和过去的时间组成。

location_time = pd.read_csv(r'geo_time.csv')
print (geo_time)

> +---------+---------+---------+-------------------+ 
  | latitude|longitude| altitude|              start|
  +---------+---------+---------+-------------------+ 
  |  48.2393|  11.5713|      520|2020-03-12 13:00:00|
  +---------+---------+---------+-------------------+ 
  |  35.5426| 139.5975|        5|2020-07-31 18:00:00|
  +---------+---------+---------+-------------------+ 
  |  49.2466|-123.2214|        5|2020-06-23 11:00:00|
  +---------+---------+---------+-------------------+ 
  ...

我想将这些位置和时间的温度添加到Python中的气象统计库的新列中。

图书馆有“点”class。对于单个位置，它的工作方式如下：

location = Point(40.416775, -3.703790, 660)

您现在可以在 class “每小时”中使用它，它为您提供 dataframe 不同的气候变量。 （通常你使用像“开始”和“结束”来获取这个范围内每小时的值，但是使用“开始”两次，只给你所需时间的一行）。 output 只是 dataframe 的一个例子。

data = Hourly(location, start, start).fetch()
print (data)

>                      temp  dwpt  rhum  prcp  ...  wpgt    pres  tsun  coco
time                                         ...                          
2020-01-10 01:00:00 -15.9 -18.8  78.0   0.0  ...   NaN  1028.0   NaN   0.0

我现在想做的是使用 dataframe“geo_time”中的值作为类的参数来获取每一行的温度。 我的愚蠢想法如下：

geo_time['location'] = Point(geo_time['latitude'], geo_time['longitude'], geo_time['altitude'])

data = Hourly(geo_time['location'], geo_time['start'], geo_time['start'])

之后，我会将“data”中的“temp”列添加到“geo_time”。

有人知道如何解决这个问题，或者知道 Meteostat 是否有能力做到这一点？

提前致谢！

Answer 1

使用您提供的 dataframe：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "latitude": [48.2393, 35.5426, 49.2466],
        "longitude": [11.5713, 139.5975, -123.2214],
        "altitude": [520, 5, 5],
        "start": ["2020-03-12 13:00:00", "2020-07-31 18:00:00", "2020-06-23 11:00:00"],
    }
)

这是使用 Pandas to_datetime并应用方法的一种方法：

df["start"] = pd.to_datetime(df["start"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")

df["temp"] = df.apply(
    lambda x: Hourly(
        Point(x["latitude"], x["longitude"], x["altitude"]),
        x["start"],
        x["start"],
    )
    .fetch()["temp"]
    .values[0],
    axis=1,
)

然后：

print(df)
# Output
   latitude  longitude  altitude               start  temp
0   48.2393    11.5713       520 2020-03-12 13:00:00  16.8
1   35.5426   139.5975         5 2020-07-31 18:00:00  24.3
2   49.2466  -123.2214         5 2020-06-23 11:00:00  14.9