Argo浮标路径绘制

#!/usr/bin/python3
from matplotlib import colors
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
import matplotlib.ticker as ticker
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
color_list = list(colors.XKCD_COLORS.items())  # 这个列表是为了循环颜色。说明白点就是，浮标的数量太多，我懒得一个一个定义颜色，所以直接获取包里面的颜色，使用十六进制来设置颜色，后面还会提到。

# out = pd.read_csv('argo_bio-profile_index.txt')  # 读取原始的txt文件
# for i_file in range(len(out['file'])):
    # temp = out['file'][i_file].split('/')  # ['aoml', '1900722', 'profiles', 'BD1900722_001.nc']
    # if temp[0] != 'csio':  # 这一步是为了筛选csio的产品，如上面文件名所示，产品有aoml等，这里我们只需要csio的产品，（老板要求的
        # out = out.drop(labels=i_file)  # 如果产品不是csio就把这一行删除
# out.to_csv('result.csv')  # 存下来，以后直接读取这个处理好的文件，减少运算时间

# out = pd.read_csv('result.csv')
# for i_file in range(len(out['file'])):
    # out['file'][i_file] = out['file'][i_file].split('/')[1]  # 提取第一列的浮标号作为第一行的信息
# out.to_csv('final.csv')  # 同样存下来

out = pd.read_csv('final.csv')
data_pacific = out.loc[out['ocean']=='P']  # 海洋的标签下包括I印度洋，A大西洋，P太平洋 这里我们筛选出来太平洋的数据，注意引用的方法，非常好用！！！避免循环浪费时间
id_data = np.array(data_pacific['file'])  # 筛选完以后，这时的数据就是csio的所有太平洋的数据，但是每个浮标包括许多剖面也就是很多行，这里提取文件名
id_data = np.unique(id_data)  # 删除重复的文件名，得到csio在太平洋的所有浮标名
print(len(id_data))  # 总共有40个浮标

# plot
fig = plt.figure(figsize=(10, 5))
proj = ccrs.PlateCarree(central_longitude=180)
ax = fig.add_subplot(111, projection=proj)
ax.coastlines()
extent = [90, 270, 0, 90]
ax.coastlines(resolution='110m')
ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('110m'), facecolor='white')
ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('110m'), facecolor='lightgrey')
ax.add_feature(cfeature.LAKES.with_scale('110m'), edgecolor='black')
ax.add_feature(cfeature.RIVERS.with_scale('110m'))
ax.add_feature(cfeature.BORDERS.with_scale('110m'))
ax.set_xticks(np.arange(90, 300, 30), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.set_yticks(np.arange(-60, 100, 30), crs=ccrs.PlateCarree())
ax.xaxis.set_major_formatter(LongitudeFormatter())
ax.yaxis.set_major_formatter(LatitudeFormatter())
ax.set_title('Buoy path')
color_num = 0
for i_num in range(len(id_data)):  # loop all buoys
    temp_buoy = data_pacific.loc[data_pacific['file']==id_data[i_num]]  # 提取出来数据中含这个浮标的所有行，也就是提取这个数据中这个浮标的所有剖面
    temp_buoy = temp_buoy.reset_index()  # 这一步至关重要，因为你提取出来索引还是原来的索引，不是从零开始重新排序的，所以要重新设置一下，让得到的Dataframe的索引从零开始排序
    color_num = color_num + 1  # 这个用法是为了循环不同的颜色，再包一层循环的话显得很冗余
    for i_buoy in range(temp_buoy.shape[0]):  # 循环该浮标的所有剖面
        if i_buoy != (temp_buoy.shape[0] - 1):  # 只画两点之间的折线，所以只要循环到倒数第二个点
            if temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy] < 0:  # 这一步也至关重要:) 因为文件中经度的存储方式是-180-180,直接画会出错，所以要改成从0-360的存储方式
                temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy] = temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy] + 360
            if temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy + 1] < 0:
                temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy + 1] = temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy + 1] + 360
            ax.plot([temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy], temp_buoy['longitude'].loc[i_buoy + 1]], [temp_buoy['latitude'].loc[i_buoy], temp_buoy['latitude'].loc[i_buoy + 1]], color=color_list[color_num][1], transform=ccrs.PlateCarree())  # 这里的定义颜色就是把十六进制的数作为关键字输入
plt.show()