Python Windrose 挂起大型数据集，不会崩溃或产生结果

Posted 2023-03-29

【中文标题】Python Windrose 挂起大型数据集，不会崩溃或产生结果

【英文标题】：Python Windrose hangs with large dataset, doesn't crash or produce results

【发布时间】：2020-08-13 18:16:25

【问题描述】：

我正在使用 Anaconda2 Spyder3。当我使用windrose 时，它适用于小型数据集，但我想将它用于 1 年的 10 分钟数据 - 52560 个数据点。

当我运行下面的代码时，它只是挂起，我永远不会得到结果或任何错误消息。

wd = df_A['Yaw_mean']
wd_mod = wd % 360 #convert to 0-360 degrees
wd_mod = wd_mod.values #convert to float64
ws = df_A['ws_mean'].values

ws_subset = ws[0:52560]
wd_subset = wd_mod[0:52560]
ax = WindroseAxes.from_ax()
ax.bar(wd_subset, ws_subset)
plt.title('Yaw 2016-2017')
plt.savefig(mypath + 'Yaw_Windrose.png')

我为数据集ws_subset = ws[0:500] 的较小子集试用了相同的代码，并且成功了：

我是否可以对代码进行任何更改，而无需更改输入数据集来生成绘图？

【问题讨论】：

请尝试主页上显示的示例，但使用 50000 个随机样本而不是 500 个。这样更快吗？ github.com/python-windrose/windrose

对我来说，这没什么区别。

还有一个 Pandas 示例，其中包含字段速度和方向的数据框：github.com/python-windrose/windrose/blob/master/samples/…

【参考方案1】：

上面的建议很有帮助。我意识到错误是由于数据集中的一些 NaN 值造成的。

通过.dropna()解决

wd = df_A01['_ScYawPos_mean']
wd = wd.dropna()
wd_mod = wd % 360
wd_mod = wd_mod.values
ws = df_A['ws_mean']
ws= ws.dropna()