python 插值 python 插值平均数

目标：将数据中某时刻的缺失值用前后4天相同时刻值的平均值进行填充

日平均变化法插值

• 变量的日变化是有规律性的，相邻天的变量量级水平都是一样的（特殊天除外），所以，当某天某一时刻的数据缺失时，可以用相邻几天的有观测数据的平均值来代替。这个时间窗口一般取7-14天，不同的变量时间窗口宽度可以不一样。根据算法的不同，该方法又可分为“独立”窗口和“滑动”窗口。
• 独立窗口和滑动窗口（图源朱治林老师）

代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
利用平均日变化方法——滑动窗口——9天的窗口——前后4天——进行数据插补
这里填充的是LE
YMJ, 20230119, 10:25
"""

import numpy as np
from numpy import *
import pandas as pd
import os
import datetime
from datetime import datetime, date, timedelta
from pandas import DataFrame, Series
from itertools import chain

file = 'D:\\YMJ_file\\test\\fluxdata_process\\2014年四道桥超级站通量气象30分钟数据.xlsx'
data = pd.read_excel(file)
# 获取'LE' = -6999的所有数据行
data1 = data.loc[(data['LE'] == -6999)]

# 遍历DataFrame中的“Date/Time”列，产生每一数据行前4天、后4天的时间戳，相当于有了索引
for index, row in data1.iterrows():
    time = row["Date/Time"]
    time1 = time - timedelta(days=4)
    time2 = time - timedelta(days=3)
    time3 = time - timedelta(days=2)
    time4 = time - timedelta(days=1)

    time6 = time + timedelta(days=1)
    time7 = time + timedelta(days=2)
    time8 = time + timedelta(days=3)
    time9 = time + timedelta(days=4)

    # 根据产生的时间戳，提取那一时刻的LE值，数据格式是series，先转为list
    LE1 = data[(data.Date == time1)]["LE"]
    LE1 = Series.tolist(LE1)
    LE2 = data[(data.Date == time2)]["LE"]
    LE2 = Series.tolist(LE2)
    LE3 = data[(data.Date == time3)]["LE"]
    LE3 = Series.tolist(LE3)
    LE4 = data[(data.Date == time4)]["LE"]
    LE4 = Series.tolist(LE4)

    LE6 = data[(data.Date == time6)]["LE"]
    LE6 = Series.tolist(LE6)
    LE7 = data[(data.Date == time7)]["LE"]
    LE7 = Series.tolist(LE7)
    LE8 = data[(data.Date == time8)]["LE"]
    LE8 = Series.tolist(LE8)
    LE9 = data[(data.Date == time9)]["LE"]
    LE9 = Series.tolist(LE9)

    # 将产生的数据都存放进一个空列表，并且是迭代一次清空一次列表
    LE = []
    LE.append(LE1)
    LE.append(LE2)
    LE.append(LE3)
    LE.append(LE4)

    LE.append(LE6)
    LE.append(LE7)
    LE.append(LE8)
    LE.append(LE9)

    # 将大列表中的小列表都提取出来，最终变成一个列表
    LE = list(chain.from_iterable(LE))
    # 对列表中的元素进行判断，产生一个不包含-6999值的列表，计算平均值
    LE_new = [item for item in LE if item != -6999]
    LE5 = mean(LE_new) # LE5是numpy.float64
    # 将插补的数据填补进DataFrame中
    data.loc[data.Date == time,"LE"] = LE5
    LE = []
    
# 插值后的数据写进文件
data.to_excel(file)