Имейте набор данных о погоде, который включает дневную максимальную температуру в градусах Цельсия в кадре данных pandas, который так же прост, как дата, и дневная максимальная температура (округленная до десятого значения). Вот пример набора данных:
Хотите создать еще один столбец фрейма данных «extreme_highs», который регистрирует экстремально высокие температуры с несколькими условиями. Эти условия:
Для дат/времени, которые не регистрируются, заданное значение = 0.
Учитываются только температуры выше 40 градусов Цельсия. разрешено для регистрации.
Начиная с самой ранней даты, определите температуру выше 40 градусов.
Учитывая эту дату/температуру и последующие 3 дня сразу после нее эту дату, запишите дату/температуру с максимальной температурой.
Если две или более даты/температуры в четырехдневном окне имеют общую максимальную температуру, регистрируйте только ту дату/темпуру, в которой максимальная температура возникла впервые (самое раннее появление)
После регистрации даты/температуры следующие шесть дней не подлежат регистрации. Должна регистрироваться только одна дата/температура за семидневный период.
На основании приведенных выше данных и перечисленных условий результирующие данные должны быть (надеемся, ) создано:
Я разработал решение этой проблемы в Excel, но оно запутанное и сложное. Надеюсь, что можно поделиться простым «питоническим» решением, потому что я в тупике! Спасибо за помощь!!!
Имейте набор данных о погоде, который включает дневную максимальную температуру в градусах Цельсия в кадре данных pandas, который так же прост, как дата, и дневная максимальная температура (округленная до десятого значения). Вот пример набора данных: [code]data_dict = { 'dates': ['2023-07-01', '2023-07-02', '2023-07-03', '2023-07-04', '2023-07-05', '2023-07-06', '2023-07-07', '2023-07-08', '2023-07-09', '2023-07-10', '2023-07-11', '2023-07-12', '2023-07-13', '2023-07-14', '2023-07-15', '2023-07-16', '2023-07-17', '2023-07-18', '2023-07-19', '2023-07-20', '2023-07-21', '2023-07-22', '2023-07-23', '2023-07-24', '2023-07-25', '2023-07-26', '2023-07-27', '2023-07-28', '2023-07-29', '2023-07-30', '2023-07-31', '2023-08-01', '2023-08-02'], 'daily_high_temp': [39.1, 39.8, 40, 40.3, 40.4, 40.2, 40.4, 40.6, 41, 41.1, 40.9, 41.2, 40.9, 39.9, 41.2, 42, 42.3, 41.9, 40.7, 39.8, 41.1, 41.3, 40.9, 40.7, 40, 39.8, 41.2, 40.9, 39.6, 40.9, 41.4, 41.2, 41.4] } df = pd.DataFrame(data=data_dict) [/code] Хотите создать еще один столбец фрейма данных «extreme_highs», который регистрирует экстремально высокие температуры с несколькими условиями. Эти условия: [list] [*]Для дат/времени, которые не регистрируются, заданное значение = 0. [*]Учитываются только температуры выше 40 градусов Цельсия. разрешено для регистрации. [*]Начиная с самой ранней даты, определите температуру выше 40 градусов. [*]Учитывая эту дату/температуру и последующие 3 дня сразу после нее эту дату, запишите дату/температуру с максимальной температурой. [*]Если две или более даты/температуры в четырехдневном окне имеют общую максимальную температуру, регистрируйте только ту дату/темпуру, в которой максимальная температура возникла впервые (самое раннее появление) [*]После регистрации даты/температуры следующие шесть дней не подлежат регистрации. Должна регистрироваться только одна дата/температура за семидневный период. [/list] На основании приведенных выше данных и перечисленных условий результирующие данные должны быть (надеемся, ) создано: [img]https://i.sstatic.net/UWYz6uED.png[/img]
Я разработал решение этой проблемы в Excel, но оно запутанное и сложное. Надеюсь, что можно поделиться простым «питоническим» решением, потому что я в тупике! Спасибо за помощь!!!
Я пытаюсь оценить квантили для некоторых данных снега, используя распределение Log Pearson Type 3 в Python и сравнивая с R. Я делаю это, считывая в данных, преобразуя его, подгоняя тип Пирсона, оценивая квантили, затем преобразуя обратно из...
У меня всегда сложилось впечатление, что Pandas использует хеширование при индексировании строк в кадре данных, поэтому такие операции, как df.loc , равны O(1).Однако только сегодня я понял, что это не так, по крайней мере, для многоиндексного...
У меня есть два температурных ряда, показывающие максимальную ежемесячную температуру за 5 лет: один соответствует повышению на 0 градусов Цельсия, а другой — повышению на 1 градус Цельсия в регионе (с точки зрения изменения климата). Итак, обе...
Я получаю некоторую информацию об API от Weather Underground, и мне интересно, можно ли изменить цвет фона всего body с помощью jQuery, используя информацию, предоставленную API.
Я хотел бы установить класс в теге body на основе определенного...