def _aot(df, nb_an=<NUM_LIT:1>, limite=<NUM_LIT>, mois_debut=<NUM_LIT:5>, mois_fin=<NUM_LIT:7>,<EOL>heure_debut=<NUM_LIT:7>, heure_fin=<NUM_LIT>):
res = df[(df.index.month >= mois_debut) & (df.index.month <= mois_fin) &<EOL>(df.index.hour >= heure_debut) & (df.index.hour <= heure_fin)]<EOL>nb_valid = res.count()<EOL>nb_total = res.shape[<NUM_LIT:0>]<EOL>pcent = nb_valid.astype(pd.np.float) / nb_total * <NUM_LIT:100><EOL>brut = (res[res > limite] - limite) / nb_an<EOL>brut = brut.sum()<EOL>net = brut / nb_valid * nb_total<EOL>print("""<STR_LIT>""".format(total=nb_total,<EOL>m_d=mois_debut, m_f=mois_fin,<EOL>h_d=heure_debut, h_f=heure_fin<EOL>)<EOL>)<EOL>aot = pd.DataFrame([brut.round(), nb_valid.round(), pcent.round(), net.round()],<EOL>index=['<STR_LIT>', '<STR_LIT>', '<STR_LIT>', '<STR_LIT>'])<EOL>return aot<EOL>
Calcul de l'AOT de manière paramètrable. Voir AOT40_vegetation ou
AOT40_foret pour des paramètres préalablement fixés.

Paramètres:
df: DataFrame de mesures sur lequel appliqué le calcul
nb_an: (int) Nombre d'années contenu dans le df, et servant à diviser le
résultat retourné
limite: (float) valeur limite au delà de laquelle les différences seront
    additionnées pour calculer l'AOT
mois_debut: (int) mois de début de calcul
mois_fin: (int) mois de fin de calcul
heure_debut: (int) première heure de chaque jour après laquelle les valeurs
    sont retenues
heure_fin: (int) dernière heure de chaque jour avant laquelle les valeurs
    sont retenues

Retourne:
Un DataFrame de résultat de calcul