Python - 绘制历史温度数据

Question

我目前正在研究 1815 年坦博拉火山喷发如何导致所谓的“无夏之年”，并且需要一些绘制数据的帮助。

我有一个来自气象站的文本文件，它提供了我感兴趣的年份 (1816) 的每日温度数据。文件中的每一列代表月份，从 1 月到 12 月，（第一行除外），每一行是该月中的某一天；

1  -22    5   52   82  102  155  176  168  100  114   89   54
2  -31   21   68  107  139  177  146  159   90  118   85   74
3  -49   41   63  103  170  134  144  140  106   99   86   63
4  -52   56   77  109  180  137  153  136  105  105   52   90
5  -66   75   67  103  169  165  160  145  102   90   62   74
6  -35   80   60   82  121  152  173  131  123   96   86   60
7  -17   69   34   91  128  175  195  125  139  103   75   65
8   -7   80  -17   79  152  161  135  134  148  104   34   64

我对 Python 比较陌生，但当然可以做基本的绘图...但是这里显示数据的方式让我有点难过！我想绘制的是全年，x 轴上的天/月，y 轴上的温度值，在一个图表上。这样我就可以将今年与其他年份进行比较！

我可以做一些基本的事情，比如选择代表一月的列并将所有 -999 值设置为 nan，即

d = np.loadtxt("test.txt")
January = d[:,1]
January[January <= -999] = np.nan

但是很难想出一种方法来按照我想要的方式绘制所有数据。

任何帮助将不胜感激！

Answer 1

将文本文件读入 pandas 数据框。然后您可以将其拆开，这将连续产生一系列的所有日期。

import pandas as pd

# read text-file
df = pd.read_csv('test.txt', sep='  ')

# drop the first column in your text file
df = df.drop(df.columns[0], axis=1)

# unstack to make a series of the days
df = df.unstack()

# remove na that will come from months with less than 31 days
df = df.dropna()

# plot with pandas
df.plot()

Answer 2

这是执行此操作的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

temp_data = np.loadtxt("plot_weather_data.txt")
num_days = len(temp_data)
temperature = []

# for each of the days
for index_days in range(0, num_days-1):
#     for each of the months
    for index_month in range(1, 13):
#         starting from the second column, append the value to a list
        temperature.append(temp_data[index_days][index_month])

# call matplot lib and plot the graph
plt.plot(temperature)
plt.ylabel("temperature [C]")
plt.show()

您还可以在此处找到名为 plot_weather_data.txt 的文本文件以及上述文件：https://github.com/alphaCTzo7G/stackexchange/blob/master/python/plot_temp.py