自动根据数据生成降雨量实况Word报告

最近遇到一个有点烧脑的需求，其实也不算烧脑，主要是判断条件过多，对于我这种记忆力差，内存小的人来说容易出现内存溢出导致大脑宕机。也可能是因为我还没有找到能减小大脑内存压力的写法。

若读者有啥更好解决方案，欢迎评论噢！

先看看需求吧：

主要就是要根据左侧的表格自动生成右侧的word统计报告，实际的各种可能性情况远比图中展示的要更加复杂。

好了，直接开始干代码吧：

数据读取

import pandas as pd df = pd.read_csv("11月份数据.csv", encoding='gbk') # 当前统计月份 month = 11 df = df.query('月份==@month') df

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数据：

异常数据过滤

查看缺失值数量：

pd.isnull(df).sum()

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结果：

区域 0 月份 0 降雨量(mm) 0 降雨距平(mm) 1 观测站 0 dtype: int64

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仅一个缺失值数据，可直接删除：

df.dropna(inplace=True)

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计算所有观测站降雨量相对往年的比较

计算降雨量比往年高，跟往年比无变化，以及比往年低的次数分别是多少：

rainfall_high = df.eval('`降雨距平(mm)` > 0').value_counts().get(True, 0) rainfall_equal = df.eval('`降雨距平(mm)` == 0').value_counts().get(True, 0) rainfall_low = df.eval('`降雨距平(mm)` < 0').value_counts().get(True, 0) print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low)

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上面的结果中rainfall_high表示降雨量比往年平均水平高的次数，rainfall_equal表示降雨量比往年平均水平持平的次数，rainfall_low表示降雨量比往年平均水平低的次数。

于是分情况讨论生成第一段的报告：

p1 = f"{month}月份" if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0: if rainfall_equal != 0: p1 += f"除{rainfall_equal}个观测站降雨量较往年无变化外，" if rainfall_high == 0: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏低。" elif rainfall_low == 0: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年均偏高。" else: # 10%以内差异认为是持平 if rainfall_high > rainfall_low*1.1: p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏高。" elif rainfall_low > rainfall_high*1.1: p1 += f"大部分气象观测站降雨量较往年偏低。" else: p1 += f"各气象观测站降雨量较往年整体持平。" p1

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结果：

'11月份大部分气象观测站降雨量较往年偏低。'

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计算各区域降雨量的极值

再生成第二段的报告：

p2 = "" t = df['降雨量(mm)'] p2 += f"各区域降雨量在{t.min()}～{t.max()}mm之间，其中{df.loc[t.argmax(), '区域']}区域的降雨量最大，为{t.max()}mm。" p2

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结果：

'各区域降雨量在0.0～16.0mm之间，其中51a45区域的降雨量最大，为16.0mm。'

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分观测站统计

让我脑袋疼的地方就是从这里的代码开始的，后面还有更复杂蛋疼的需求就不公布了。

对每个观测站分别统计哪些区域偏高，哪些区域持平，哪些区域偏低：

p3s = [] for station, tmp in df.groupby('观测站'): t = tmp['降雨量(mm)'] p3 = f"各区域降雨量在{t.min()}～{t.max()}mm之间，" rainfall_high_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` > 0') rainfall_equal_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` == 0') rainfall_low_mask = tmp.eval('`降雨距平(mm)` < 0') rainfall_high = rainfall_high_mask.value_counts().get(True, 0) rainfall_equal = rainfall_equal_mask.value_counts().get(True, 0) rainfall_low = rainfall_low_mask.value_counts().get(True, 0) # print(rainfall_high, rainfall_equal, rainfall_low) if rainfall_low == 0 or rainfall_high == 0: if rainfall_equal != 0: p3 += '除' p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '区域']+'区域') p3 += "降雨量较往年无变化外，" if rainfall_high == 0: p3 += f"各区域降雨量均较往年偏低" elif rainfall_low == 0: p3 += f"各区域降雨量均较往年偏高" t = tmp['降雨距平(mm)'].abs() p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm；" else: if rainfall_equal != 0: p3 += '除' p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_equal_mask, '区域']+'区域') p3 += "降雨量较往年无变化，" # 10%以内差异认为是持平 if rainfall_high > rainfall_low*1.1: if rainfall_equal == 0: p3 += '除' p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '区域']+'区域') p3 += "降雨量较往年偏低" t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs() if t.shape[0] > 1: p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm" else: p3 += f"{t.min()}mm" p3 += "外，" t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs() p3 += f"其余各区域降雨量较往年偏高{t.min()}～{t.max()}mm；" elif rainfall_low > rainfall_high*1.1: if rainfall_equal == 0: p3 += '除' p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '区域']+'区域') p3 += "降雨量较往年偏高" t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs() if t.shape[0] > 1: p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm" else: p3 += f"{t.min()}mm" p3 += "外，" t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs() p3 += f"其余各区域降雨量较往年偏低{t.min()}～{t.max()}mm；" else: if rainfall_equal != 0: p3 = p3[:-1]+'外，' p3 += f"各区域降雨量较往年偏高和偏低的数量持平，其中" p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_low_mask, '区域']+'区域') p3 += "降雨量较往年偏低" t = tmp.loc[rainfall_low_mask, '降雨距平(mm)'].abs() if t.shape[0] > 1: p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm，" else: p3 += f"{t.min()}mm，" p3 += '、'.join(tmp.loc[rainfall_high_mask, '区域']+'区域') p3 += "降雨量较往年偏高" t = tmp.loc[rainfall_high_mask, '降雨距平(mm)'].abs() if t.shape[0] > 1: p3 += f"{t.min()}～{t.max()}mm；" else: p3 += f"{t.min()}mm；" p3s.append([station, p3]) p3s[-1][-1] = p3s[-1][-1][:-1]+"。" p3s

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结果：

[['A站', '各区域降雨量在0.0～16.0mm之间，除548ad区域、1bafe区域、51a45区域、53f42区域降雨量较往年偏高0.1～7.41mm外，其余各区域降雨量较往年偏低0.4～3.4mm；'], ['B站', '各区域降雨量在0.0～5.3mm之间，除54ac3区域降雨量较往年无变化外，各区域降雨量较往年偏高和偏低的数量持平，其中16d40区域、592ac区域降雨量较往年偏低0.2～0.5mm，32046区域、4e6f0区域降雨量较往年偏高0.5～1.1mm；'], ['C站', '各区域降雨量在1.3～3.5mm之间，除3722c区域降雨量较往年偏高1.4mm外，其余各区域降雨量较往年偏低0.6～2.9mm；'], ['D站', '各区域降雨量在0.0～5.5mm之间，各区域降雨量较往年偏高和偏低的数量持平，其中66955区域、7639e区域、1c5ff区域降雨量较往年偏低0.9～3.1mm，2d91d区域、78896区域、25464区域降雨量较往年偏高0.9～1.6mm；'], ['E站', '各区域降雨量在7.3～13.6mm之间，各区域降雨量均较往年偏高4.0～9.1mm。']]

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可能是我还没有想出较好的封装方式导致代码变得这么复杂，如果有巧妙解决这个问题方法的朋友，希望能够一起探讨。

将组织好的文本写入到word文档中

word模板文件docxtemplate.docx的内容：

一、{{ month }}月各气象观测站降雨量实况 （一）降水 {{ p1 }} {{ p2 }} {%p for station,p3 in p3s %} {{ station }}:{{ p3 }} {%p endfor %}

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即：

python渲染代码：

from docxtpl import DocxTemplate tpl = DocxTemplate("docxtemplate.docx") context = { 'month': month, 'p1': p1, 'p2': p2, 'p3s': p3s, } tpl.render(context) tpl.save("11月降雨量报告.docx")

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执行完毕，得到word报告：

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