Salve, ho generato un file .txt a partire da unDataFrame Pandas utilizzando le seguenti istruzioni:




with open('Meteo_out.txt', 'w') as fo:

fo.write(dtot.__repr__())





il file .txt è stato generato, ma diverse righe sono state tagliate nel modo seguente:








0 1 1 9 17 5 0

1 1 2 9 19 5 0

2 1 3 9 18 5 0

3 1 4 9 17 5 0

4 1 5 9 18 5 0

5 1 6 9 16 4 0

6 1 7 9 15 3 0

7 1 8 9 14 3 0

8 1 9 9 12 3 0

9 1 10 7 11 3 0

10 1 11 7 15 2 0

11 1 12 6 14 2 0

12 1 13 3 13 2 0

13 1 14 1 13 2 0

14 1 15 30 9 2 0

15 1 16 29 8 2 0

16 1 17 1 3 2 0

17 1 18 7 6 2 0

18 1 19 8 18 3 0

19 1 20 9 33 4 0

20 1 21 9 41 4 0

21 1 22 9 43 4 0

22 1 23 9 44 4 0

23 1 24 9 46 4 0

24 2 1 8 46 4 0

25 2 2 8 48 4 0

26 2 3 8 49 4 0

27 2 4 8 50 4 0

28 2 5 8 49 4 0

29 2 6 8 49 4 0

... ... .. .. ... .. ..

8730 364 19 8 53 4 0

8731 364 20 8 58 4 0

8732 364 21 8 64 4 0

8733 364 22 9 81 4 0

8734 364 23 9 94 4 0

8735 364 24 8 97 4 0

8736 365 1 8 100 4 0

8737 365 2 9 111 4 0

8738 365 3 9 104 4 0

8739 365 4 9 98 4 0

8740 365 5 9 85 4 0

8741 365 6 9 81 4 0

8742 365 7 9 101 4 0

8743 365 8 9 95 4 0

8744 365 9 9 87 4 0

8745 365 10 8 88 4 0

8746 365 11 8 95 4 0

8747 365 12 8 101 4 0

8748 365 13 8 88 4 0

8749 365 14 7 83 4 0

8750 365 15 7 73 4 0

8751 365 16 7 70 4 0

8752 365 17 7 70 4 0

8753 365 18 8 71 4 0

8754 365 19 8 69 4 0

8755 365 20 8 67 4 0

8756 365 21 8 62 4 0

8757 365 22 8 58 4 0

8758 365 23 8 57 4 0

8759 365 24 8 54 4 0





Come faccio a forzare il codice a scrivere nel file di testo tutte le righe del DataFrame Pandas?




Grazie a chi vorrà rispondermi.




Antonio

Si vero, la cosa strana è che con l'installazione Python su Windows non mi dà l'errore, invece con l'installazione UBUNTU (sotto windows) si. Purtroppo non posso usare l'installazione UBUNTU perchè su questa installazione non mi visualizza le mappa con i rilievi topografici.






Ciao,




Antonio

Si, identico errore.






Ciao,







Antonio

Ti ringrazio per il suggerimento, ho provato a trasformare gli int in float ma non è quello il problema.



Ciao,




Antonio

Salve ho inserito un'istruzione in python per ottenere una barra con una scala di valori in una mappa:

map.drawmapscale(-13, 60, -13, 60, 500, barstyle='fancy', fontsize=6, yoffset=40000)

purtroppo quando eseguo il codice, ottengo l'errore che ho allegato. Qualcuno può suggerirmi una soluzione?

Grazie,
Antonio

Ciao, hai ragione.



Il pezzo di codice è il seguente:





# importa due file di tipo csv uno contenente i dati da manipolare e l'altro una sola colonna con i valori di classi di stabilita da modificare:






stability_evaluation = pd.read_csv('stability_evaluation.csv', sep=' ')

stability = pd.read_csv('stability_in.csv', sep=' ')






dh = pd.DataFrame(stability_evaluation)

dn = pd.DataFrame(stability)






# determina il valore della classe di stabilita a partire dai dati meteo:




i = 0

while i < 3000:

# --------------------------------- DAY -----------------------------------------------

if (dh.at[i,'h'] >= 6 and dh.at[i,'h'] <= 19): # day: 6-19

if dh.at[i,'v'] < 2: # wind: < 2 m/s

if dh.at[i,'r'] > 600:

dn.at[i,'a'] = 1 # A

elif dh.at[i,'r'] >= 300 and dh.at[i,'r'] <= 600:

dn.at[i,'a'] = 2 # A-B

elif dh.at[i,'r'] < 300:

dn.at[i,'a'] = 2 # B

elif dh.at[i,'v'] >= 2 and dh.at[i,'v'] <= 3: # wind: 2-3 m/s

if dh.at[i,'r'] > 600:

dn.at[i,'a'] = 2 # A-B

elif dh.at[i,'r'] >= 300 and dh.at[i,'r'] <= 600:

dn.at[i,'a'] = 2 # B

elif dh.at[i,'r'] < 300:

dn.at[i,'a'] = 3 # C

elif dh.at[i,'v'] > 3 and dh.at[i,'v'] <= 5: # wind: 3-5 m/s

if dh.at[i,'r'] > 600:

dn.at[i,'a'] = 2 # B

elif dh.at[i,'r'] >= 300 and dh.at[i,'r'] <= 600:

dn.at[i,'a'] = 3 # B-C

elif dh.at[i,'r'] < 300:

dn.at[i,'a'] = 3 # C

elif dh.at[i,'v'] > 5 and dh.at[i,'v'] <= 6: # wind: 5-6 m/s

if dh.at[i,'r'] > 600:

dn.at[i,'a'] = 3 # C

...

dn.at[i,'a'] = 4 # D

elif dh.at[i,'c'] > 87.50 and dh.at[i,'c'] <= 100.00: # cloud: 8

dn.at[i,'a'] = 4 # D

elif dh.at[i,'v'] > 5 and dh.at[i,'v'] <= 6: # wind: 5-6 m/s

if dh.at[i,'c'] >= 0 and dh.at[i,'c'] <= 37.50: # cloud: 0-3

dn.at[i,'a'] = 5 # E

elif dh.at[i,'c'] > 37.50 and dh.at[i,'c'] <= 87.50: # cloud: 4-7

dn.at[i,'a'] = 4 # D

elif dh.at[i,'c'] > 87.50 and dh.at[i,'c'] <= 100.00: # cloud: 8

dn.at[i,'a'] = 4 # D

elif dh.at[i,'v'] > 6: # wind: > 6 m/s

if dh.at[i,'c'] >= 0 and dh.at[i,'c'] <= 37.50: # cloud: 0-3

dn.at[i,'a'] = 4 # D

elif dh.at[i,'c'] > 37.50 and dh.at[i,'c'] <= 87.50: # cloud: 4-7

dn.at[i,'a'] = 4 # D

elif dh.at[i,'c'] > 87.50 and dh.at[i,'c'] <= 100.00: # cloud: 8

dn.at[i,'a'] = 4 # D

elif (dh.at[i,'h'] == 5 or dh.at[i,'h'] == 20): # 1 hr before Sunset or after Sunrise

dn.at[i,'a'] = 4 # D

else:

print('error')

i += 1




# crea un file .csv a partire dai dati del DataFrame che contiene la colonna dei dati di stabilita atmosferica aggiornati:




dn.to_csv('stability_out.csv', sep=' ')








il problema è che per alti valori di i (while i< 6000) le sostituzioni sul DatFrame Pandas dn sono per la maggior parte sbagliati.Si crea un file stability_out.csv con le sosotituzioni sbagliate. Solo per bassi valori di scorrimento dell'indice (i < 2000 - 1000) le sostituzioni vengono corrette.




Sono su Windows 10, con Python 2.7.10.




Ciao,




Antonio

Salve, ho associato il contenuto di due file .csv a due DataFrame (Pandas). Ho realizzato alcune righe di codice che, attraverso una serie di cicli condizionali (if, elif), associano ad ogni riga di uno dei due Dataframe un valore numerico e sostituiscono il valore numerico trovato nell'altro DataFrame. Alla fine ho associato il DtaFrame modificato ad un nuovo file .csv

Aprendo il file .csv ho verificato che per cicli condizionali brevi (while i < 1000) l'algoritmo funziona, ma per cicli piu lunghi (i.e. while i< 8000) le sostituzioni non sempre funzionano correttamente.

Qualcuno può darmi qualche indicazione su come procedere?

Grazie,
Antonio

Grazie,



provo a fare un pò di aggiornamenti e, se non riesco, installo python 3.0. Per ciò che riguarda le "dipendenze" non ci ho capito molto, sono un neofita del codice.







Grazie ancora,







Antonio

Grazie,
questo pacchetto l'avevo già trovato in rete e stavo provando ad utilizzarlo, ma non riesco a farlo funzionare!




Nell'installazione windows mi da il seguente errore:





C:\Users\Utente\Desktop\EP&R\Script-post-processing EP&R\Mappe statistiche>python createbaseArpege I step.py F:\Krsko\Arpege\PUFF\Cs-137\ST_1.0E+16\2002 Krsko deptot Cs-137 220 1.0E+16

Traceback (most recent call last):

File "createbaseArpege I step.py", line 6, in <module>

import anchor

File "C:\Python27\lib\site-packages\anchor\__init__.py", line 3, in <module>

from .binning import BinnedModalities

File "C:\Python27\lib\site-packages\anchor\binning.py", line 4, in <module>

from .infotheory import binify, bin_range_strings, jsd

File "C:\Python27\lib\site-packages\anchor\infotheory.py", line 7, in <module>

from sklearn import cross_validation

ImportError: cannot import name cross_validation





nell'installazione linux, l'errore che ho allegato.




Ciao,




Antonio

Salve,
esiste un pacchetto in python per verificare se una distribuzione statistica è multimodale? In particolare ho una distribuzione di dati che sembra essere "bimodale" e vorrei una verifica con un test numerico-statistico di tale caratteristica.







Grazie,







Antonio