如何利用hargreavessamani方程和python计算日蒸散量？

Question

我有十年的天气数据，包括每天的最高气温（^{），最低气温（^{），降雨量和太阳辐射（^{）

首先，我想使用以下方程式计算每天的蒸散量（ETo）：

ETo=0.0023*(((Tmax+Tmin)/2)+17.8)*sqrt(Tmax-Tmin)*Ra

然后，计算所有参数的月平均值和年平均值(Tmax,Tmin, Rainfall, Ra and ETo)，并以Excel格式打印

我写了一些部分。你能帮我完成吗？我想它可能需要一个循环

import numpy as np
import pandas as pd
import math as mh
# load the weather data file
data_file = pd.read_excel(r'weather data.xlsx', sheet_name='city_1')
# defining time
year = data_file['Year']
month = data_file['month']
day = data_file['day']
# defining weather parameters
Tmax = data_file.loc[:,'Tmax']
Tmin = data_file.loc[:,'Tmin']
Rainfall = data_file.loc[:,'Rainfall']
Ra = data_file.loc[:,'Ra']
# adjusting time to start at zero
year = year-year[0]
month=month-month[0]
day=day-day[0]
#calculation process for estimation of evapotranspiration
ET0=(0.0023*(((Tmax+Tmin)/2)+17.8)*(mh.sqrt(Tmax-Tmin))*Ra

Answer 1

看起来您每天有一个数据行（记录）

由于行中已经有Tmax、Tmin、雨量和日照时数，因此可以添加一个净ET0行，计算如下：

    data_file['ET0'] = data_file.apply(lambda x: 0.0023*(((x.Tmax+x.Tmin)/2)+17.8)*(mh.sqrt(x.Tmax-x.Tmin))*x.Ra, axis=0)