我希望能够重新整理我的时间序列数据，以便达到每日平均水平。

Question

我希望能够重新整理我的时间序列数据的每日平均数。我有这方面的代码，但是我想重采样的文件(来自模型的输出文件)有时间(D)，其中天数为1到无穷远，而不是日期。此外，如果某一天发生降雨，则该日的产出将有两个值，而该日的第二次(D)有一个分数(例如。1和1.00053)。我需要的是把这些日数转换成日期，从1900年01月1日开始。当同一天有两个值时(例如。1和1.00053) --他们也需要相同的日期。

Answer 1

也许下次您可以用您已经尝试过的代码更清楚地描述您的问题。用Python试试这个。

#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-

import datetime

day = [1, 1.00053]

if __name__ == '__main__':


    day = map(round, day)

    srcDay = datetime.datetime.strptime('01/01/1990', '%d/%m/%Y')    
    result = []
    for i in day:
        delta = datetime.timedelta(days=i)
        result.append(srcDay+delta)

    # you can use any kind of format you like 
    print result[0].strftime('%d-%m-%Y')