修改代码

王大可2000

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
    dates_range = pd.date_range(start=start_date - pd.DateOffset(months=2),
                                end=end_date + pd.DateOffset(months=2),
                                freq='M')

    # 计算对应月份的rizi列内容的总和
    months_range = [(date.year, date.month) for date in dates_range]
    df2['YearMon'] = list(zip(df2['Year'], df2['Mon']))
    mask = df2['YearMon'].apply(lambda x: x in months_range)
    RIZI_sum = df2.loc[mask, 'RIZI'].sum()  # 计算总和

    # 将总和与NUM关联起来
    rizi_sums[num] = 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)
如果end_date的月份后两个月跨到下一年或start_date的月份的前两个月跨到上一年，该如何修改代码精确运算???

FishC

要解决end_date的月份后两个月跨到下一年或start_date的月份的前两个月跨到上一年的问题，可以使用条件语句来进行判断和处理。以下是修改后的代码：

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['column_name'].isin(dates_range)
    RIZI_sum = df2.loc[mask, 'RIZI'].sum()  # 计算总和

    # 将总和与NUM关联起来
    rizi_sums[num] = 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)

这段代码首先确保了在计算日期范围时正确处理跨年的情况。如果start_date的前两个月的月份小于1，则需要将月份加上12，并将年份减1；如果end_date的后两个月的月份大于12，则需要将月份减去12，并将年份加1。

在创建日期范围时，根据start_year和end_year是否相等，分别使用不同的偏移量进行计算。

由于我不知道您的具体数据结构，所以在代码中的一些地方可能需要您自行调整，例如`'column_name'`和`'RIZI'`需要根据实际情况替换成您df2中的列名称。另外，`matched_data`的列名也需要根据实际情况进行调整。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。