Для каждой точки у меня есть несколько значений (go3), потому что у меня есть 9 строк на каждый день.

Мне нужно выбрать каждую «долготу» (она похожа на ось X) и каждую «широту» (она похожа на ось Y) и поместила все эти значения в фрейм данных, и после этого мне нужно сгруппировать по дням, чтобы получить среднее значение и экспортировать в CSV.< /p>
Я знаю, как сделать одно за другим.
Код: Выделить всё
dl_1=d.query('longitude==-55 and latitude==-18.5')
daily_resampled_data_1 = dl_1.resample('D').mean()
daily_resampled_data_1.to_csv('CAMS_ponto1_O3.csv')
daily_resampled_data_1
Мне нужна помощь, чтобы создать этот цикл, чтобы упростить мою задачу.
Я ожидаю чего-то вроде этого:
Код: Выделить всё
latitudes = [-18.5, -19.25, -20.0, -20.75, -21.5, -22.25, -23.0, -23.75, -24.5, -25.25,-26.0]
longitudes = [-55.0, -54.25, -53.5, -52.75, -52.0, -51.25, -50.5, -49.75, -49.0, -48.25, 47.5, -46.75, -46.0, -45.25, -44.5, -43.75, -43.0]
for x in latitude:
for y in longitude:
dl_[x][y]=d.query('longitude==[x] and latitude==[y]')
daily_resampled_data_[x][y] = dl_[x][y].resample('D').mean()
daily_resampled_data_[x][y].to_csv('CAMS_ponto[x][y]_O3.csv')
Обновить
Мне нужен этот цикл, чтобы проверять каждую комбинацию.
Например:
1-й ряд: (-55, -18,5), (-55, -19,25), (-55, -20)...2-й ряд: (-54,25, -18,5), (-54,25, -19,25)...
И для каждой из этих точек я хочу использовать что-то вроде это:
Код: Выделить всё
dl_[x][y]=d.query('longitude==[x] and latitude==[y]')
daily_resampled_data_[x][y] = dl_[x][y].resample('D').mean()
daily_resampled_data_[x][y].to_csv('CAMS_ponto[x][y]_O3.csv')
[img]https://i. sstatic.net/3Y9ItilD.png[/img]

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/788 ... d-df-query