Python中两次resample处理日降雨数据时遇问题求助

我有一组日降雨数据，需求如下：

• 计算3日降雨总量
• 基于该总量获取每个日历月的最大3日降雨量
• 筛选出每年11月的数据

第一步通过resample函数生成3日降雨总量数据，代码正常运行：

df_rain_3d = df_rain_1d.resample(rule='3D', on='date', label='right').sum()

但第二步按月份重采样求最大值时无法正常运行，代码如下：

df_rain_3d_m = df_rain_3d.resample(rule='1M', on='date').max().to_period('m')

问题原因 #

第一步执行resample后，df_rain_3d的date列已经被转换为索引（使用on='date'参数时，resample默认会将采样后的日期设置为DataFrame的索引），此时再用on='date'会找不到对应列，导致报错。

解决方法 #

方法1：直接对索引重采样

去掉第二步的on='date'参数，直接基于索引进行月份重采样：

df_rain_3d_m = df_rain_3d.resample('1M').max().to_period('m')

方法2：保留date列后再重采样

第一步resample后重置索引，让date回到列中，再执行第二步：

# 第一步重置索引保留date列
df_rain_3d = df_rain_1d.resample(rule='3D', on='date', label='right').sum().reset_index()
# 第二步正常按date列重采样
df_rain_3d_m = df_rain_3d.resample(rule='1M', on='date').max().to_period('m')

筛选每年11月的数据 #

处理完成后，通过索引的月份属性筛选11月的数据：

df_november_rain = df_rain_3d_m[df_rain_3d_m.index.month == 11]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YI LI