[Python / NumPy] 10. NumPy 연습 2 - 2014년 시애틀 강수량 데이터 활용

필요 패키지 로드

# -*- coding : utf-8 -*-
%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
import os

# os.chdir('./Python-Practice/Python Practice from Windows/numpy/data')
print(os.getcwd())
sns.set()

데이터 로드 및 마스크 생성

data = pd.read_csv('Seattle2014.csv', engine='python')
rainfall = data['PRCP'].values
inches = rainfall / 254
rainy = (inches > 0) # NOTE : 비가 온 모든 날에 대한 마스크 생성

# NOTE : 여름에 해당하는 날에 대한 마스크 생성(6월 21일은 172번째 날)
summer = (np.arange(365) - 172 < 90) & (np.arange(365) - 172 > 0

2014년 시애틀 강수량 통계치

print("Median precip on rainy days in 2014 (inches) : ", np.median(inches[rainy]))
print("Median precip on summer days in 2014 (inches) : ", np.median(summer[rainy]))
print("Maximum precip on summer days in 2014 (inches) : ", np.max(inches[summer]))
print("Median precip on non-summer days in 2014 (inches) : ", np.median(inches[rainy & ~summer]))

Out [1] :

Median precip on rainy days in 2014 (inches) : 0.19488188976377951

Median precip on summer days in 2014 (inches) : 0.0

Maximum precip on summer days in 2014 (inches) : 0.8503937007874016

Median precip on non-summer days in 2014 (inches) : 0.20078740157480315

 

참고

O'REILLY 제이크 밴더플래스 저/ 위키북스 김정인 역 - 파이썬 데이터 사이언스 핸드북