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编程问答

用pandas库提取IBTrACS中特定条件的热带气旋最佳路径数据

發(fā)布時(shí)間:2023/12/29 编程问答 39 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 用pandas库提取IBTrACS中特定条件的热带气旋最佳路径数据 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

JTWC的官網(wǎng)還是上不了,但是IBTrACS的數(shù)據(jù)下載還是沒(méi)有問(wèn)題的,本文就跟大家交流一下如何從IBTrACS中提取特定機(jī)構(gòu)和特定條件的熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)。

IBTrACS下載地址https://www.ncei.noaa.gov/products/international-best-track-archive?name=ib-v4-access

為了使用方便,用了函數(shù)封裝,可以針對(duì)自己需要的條件修改

import pandas as pd # 從ibtracs數(shù)據(jù)中篩選某個(gè)機(jī)構(gòu)的最佳路徑數(shù)據(jù) def IBTrACS_Select_TS(AGENCY='USA'):data = pd.read_csv('ibtracs.WP.list.v04r00.csv',low_memory=False) #文件路徑自己改# 選取WP(Western North Pacific)的數(shù)據(jù)中TS(Tropical),NR(Not Reported),MX(Mixed)的數(shù)據(jù)(只考慮熱帶氣旋)data=data[[ i in ['TS','NR','MX'] for i in data['NATURE']]]# print(data.shape)# 只留下需要的機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)columnsdata=data[list(filter(None,[i*(i in ['SID','SEASON','NUMBER','NAME','ISO_TIME'] or AGENCY in i) for i in data.columns]))]# print(data.shape)# 選取時(shí)間是6,12,18,00的數(shù)據(jù)(統(tǒng)一數(shù)據(jù)間隔,方便后續(xù)計(jì)算)data=data[[i.split(' ')[1].split(':')[0] in ['00','06','12','18'] for i in data['ISO_TIME']]]# print(data.shape)# 提取需要的年份,以1980-2020年為例data=data[[ i in [str(i) for i in range(1980,2021)] for i in data['SEASON']]]# print(data.shape)# 選取Wind不為空的數(shù)據(jù)data=data[[i != ' ' for i in data[AGENCY+'_WIND']]]# print(data.shape)# 去掉數(shù)據(jù)太少的columnsdata=data[list(filter(None,[k*(pd.Series([i != ' ' for i in data[k]]).sum()>100) for k in data.columns]))]# print(data.shape)# print(data.columns)return data

調(diào)用函數(shù)即可。

JTWC_data=IBTrACS_Select_TS(AGENCY='USA') CMA_data=IBTrACS_Select_TS(AGENCY='CMA') JMA_data=IBTrACS_Select_TS(AGENCY='TOKYO')

試著篩選了美國(guó)(JTWC)、中國(guó)(CMA)和日本(TOKYO)的數(shù)據(jù),都沒(méi)有問(wèn)題。

因?yàn)橛^測(cè)方法和準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)等不同,數(shù)據(jù)量會(huì)有差別。

本文部分思路參考了JTWC數(shù)據(jù)下載及處理_小朱小朱絕不認(rèn)輸?shù)牟┛?CSDN博客_jtwc

祝大家科研順利~

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用pandas库提取IBTrACS中特定条件的热带气旋最佳路径数据的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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