使用Python批量提取TRMM降水數據均值

今天給大家分享一個數據平均值的吧，好像從來沒有分享過這個內容。

以問題為導向利用Python幫助我們解決在科研中遇到的問題。最近有同學在處理TRMM降水數據的時候，說是要提取每個月的均

值出來。數據格式是tif柵格，目的也是非常明確的：提取多個tif的降水柵格均值出來。

剛纔看了一下TRMM的計劃說是在2015年就退役了，我看了一下同學給我的數據，居然都到2019年了，這個我也不是很清楚，我

只知道把數據提取出來就行了。

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首先，我先用ArcGIS打開數據看看大概是什麼樣子的。這裡我打開了第一個時間和最近一個時間的數據，一看，喲呵，居然是全


球的，但是同學要提取的並不是全球的，而是中國某個區域的。So，我不得不對tif柵格數據進行掩膜提取。數據也看到了，是


1980-2019年的，月的，共計260多個文件，如果一個一個地去掩膜提取，那是很煩的，包括這個任務的主要目的：提取每一個tif


柵格的均值，一個一個地搞都是非常麻煩的。So，先mask出指定區域的tif出來，再對這些tif求均值提取。

關於批量掩膜提取的內容，可以看看之前的記錄，這裡就不仔細說了，這個是鏈接地址：

使用ArcPy進行矢量數據對柵格數據的批量裁剪

得到批量掩膜出來的tif就是指定區域的了，這就可以開始來提取均值了。當然，如果你想用ArcGIS一個一個地打開這260多個tif柵

格在屬性里查看均值，然後複製出去也是沒問題的，只是很麻煩

SO，用Python來執行這個任務，在colab中使用相關的腳本，因為有的包在我的電腦上老安裝不上

掩膜提取的tif我已經上傳到google drive了，因為我需要在colab寫相關的腳本

具體的提取流程就是gdal來讀取tif數據，轉為numpy數組計算均值，so easy

。我先讀取一個試試，如果可以的話，直接遍歷所有tif來讀取，一個的讀取是沒問題的。

既然一個的讀取是沒問題的，那就開始批量讀取並計算並導出為DataFrame去。也看到了，我的目錄是多層文件夾，so，用

os.walk處理

腳本如下，之前在提取全球的時候沒什麼問題，But,，當我提取指定研究區均值的時候輸出結果就是-inf，我用了nanmean也沒有

變化，負無窮,搜索了一下，原來的原因大概是提取出來之後邊邊就變成黑色的了，我畫一個示意圖就清除了

這些黑邊框的影響導致計算出錯，so，用了np.where去處理，因為是降水數據，就把小於0的全部賦值成0了，最後計算就沒問題

了。where還可以用來進行邏輯判斷，看看到底是那些數據是-inf的。

最後提取得到電子錶格，月的數據，如果想計算四個季節的均值，那麼一行命令也就搞定了，也是非常方便的。

最後
這一章到這裡就結束了，今天分享的內容到這裡就沒有了，喜歡的小伙伴點贊收藏，有問題的小伙伴評論留言，看見都會回覆噢。下一篇見。