该代码
import pandas as pd# 读取3.xlsx和R95.xlsx文件
df1 = pd.read_excel('3.xlsx')
df2 = pd.read_excel('R95.xlsx')
# 初始化一个字典来存储匹配的总和
rizi_sums = {}
# 将flood_start_date和drought_end_date列转换为日期时间格式
df1['flood_start_date'] = pd.to_datetime(df1['flood_start_date'])
df1['drought_end_date'] = pd.to_datetime(df1['drought_end_date'])
# 遍历df1中的每一行
for index, row in df1.iterrows():
start_date = row['flood_start_date']
end_date = row['drought_end_date']
num = row['NUM']# 获取当前事件的序号
# 确定start_date前两个月的年份和月份
start_year = start_date.year
start_month = start_date.month - 2
if start_month < 1:
start_month += 12
start_year -= 1
# 确定end_date后两个月的年份和月份
end_year = end_date.year
end_month = end_date.month + 2
if end_month > 12:
end_month -= 12
end_year += 1
# 创建日期范围
if start_year == end_year:
dates_range = pd.date_range(start=start_date - pd.DateOffset(months=2),
end=end_date + pd.DateOffset(months=2),
freq='M')
else:
dates_range = pd.date_range(start=start_date - pd.DateOffset(months=2),
end=end_date + pd.DateOffset(months=14),
freq='M')
# 计算对应月份的rizi列内容的总和
mask = df2['Mon'].isin(dates_range)
RIZI_sum = df2.loc.sum()# 计算总和
# 将总和与NUM关联起来
rizi_sums = RIZI_sum
# 将rizi_sums字典转换为DataFrame
matched_data = pd.DataFrame(list(rizi_sums.items()), columns=['NUM', 'RIZI_sum'])
# 将结果保存到新的Excel文件中
matched_data.to_excel('matched_data.xlsx', index=False)3.xlsx中有列名为NUM的列，内容为每一个事件的序号，现要求在R95.xlsx中找出1.xlsx中start_date前两个月和end_date后两个月以及start_date和end_date之间月份对应列名为rizi列内容的总和。其中'column_name该改为什么 代码中的'column_name该改为什么'指的是在创建DataFrame时，需要为DataFrame的列指定名称。通常情况下，我们会为这些列命名，以便清晰地表达它们的含义。在这个情况下，'column_name' 可以改为 'NUM' 和 'RIZI_sum'，以反映它们所代表的数据内容。修改后的代码如下所示：
# 将rizi_sums字典转换为DataFrame
matched_data = pd.DataFrame(list(rizi_sums.items()), columns=['NUM', 'RIZI_sum'])
这样就清晰地表示了DataFrame中两列的含义，'NUM' 列对应事件的序号，'RIZI_sum' 列对应对应月份的rizi列内容的总和。
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