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pandas溫差查詢案例的實現_python

作者：mighty13 ? 更新時間： 2022-08-10 編程語言

任務詳情

給定一各地 2016 年 1 月和 2 月各個時間點的溫度表格，表格預覽見頁面下方。
數據表的第二列表示當前時間，數據表第一行第三列到第一行最后一列表示地點。
如：表格的第二行第三列 30.36 表示：Vancouver （溫哥華）在 2016-01-01 00:00:00 這一時刻的溫度是 30.36 度（華氏度）。
程序給定一個日期（date）和一個地點（place），要求返回該地在這個日期下的溫差（攝氏度）。
注意：華氏度需要轉換成攝氏度！
華氏度轉攝氏度公式：攝氏度 = (華氏度 - 32) * 5 / 9
溫差：某日最高溫度 - 某日最低溫度

任務要求

程序給定日期 date 和地點 place 的數據類型均是 str 類型；
程序返回結果的數據類型是 float 類型，如果最終結果是 numpy.float64 數據類型，請手動轉換成 Python 原生的 float 數據類型；
結果需要四舍五入保留小數點后 2 位，請在得到最終結果后處理小數問題，否則可能導致結果有偏差。

測試用例

輸入：date = ‘2月5日’，place = ‘Dallas’
輸出：-5.05
解釋：查詢表格可知，Dallas 在 2月 5 日溫度的最高值和最低值分別是 57.09 華氏度和 34.18 華氏度，
兩者的溫差是 22.91 華氏度，轉換為攝氏度：(22.91 - 32) * 5 / 9 = -5.05

輸入：date= ‘2月18日’，place = ‘Houston’
輸出：-1.78
解釋：查詢表格可知，Dallas 在 2月 5 日溫度的最高值和最低值分別是 75.7 華氏度和 46.9 華氏度，
兩者的溫差是 28.8 華氏度，轉換為攝氏度：(28.8 - 32) * 5 / 9 = -1.7777…. ≈ 1.78

輸入：date = ‘1月21日’，place = 'Las Vegas’
輸出：-1.99

任務實現

import pandas
class Solution:
? ? def temperature(self, date: str, place: str) -> float:
? ? ? ? # 將查詢日期轉換為日期字符串
? ? ? ? month, day_ = date.split("月")
? ? ? ? day, _ = day_.split("日")
? ? ? ? if len(month) == 1:
? ? ? ? ? ? month = "0" + month
? ? ? ? if len(day) == 1:
? ? ? ? ? ? day = "0" + day
? ? ? ? date_str = "2016" + "-" + month + "-" + day
? ? ? ? # 讀取數據
? ? ? ? url = "http://ws1.itmc.org.cn:80/JS00101/data/user/4799/208/fj_4097_temperature_2016_1_2.csv"
? ? ? ? temperature_data = pandas.read_csv(url, sep=",")
? ? ? ? # 獲取數據的日期字符串
? ? ? ? temperature_data["day"] = temperature_data["datetime"].str[:10]
? ? ? ? # 根據日期字符串選擇指定日期數據行
? ? ? ? day = temperature_data[temperature_data["day"] == date_str]
? ? ? ? # 根據地點選擇選擇溫度數據行
? ? ? ? city = day[place]
? ? ? ? # 溫度單位轉換
? ? ? ? temperature = (city.max() - city.min() - 32) * 5 / 9
? ? ? ? # 溫度精度處理
? ? ? ? return float(temperature.round(2))

print(Solution.temperature(Solution, date="2月5日", place="Dallas"))
print(Solution.temperature(Solution, date="2月18日", place="Houston"))
print(Solution.temperature(Solution, date="1月21日", place="Las Vegas"))

輸出為：

-5.05
-1.78
-1.99

原文鏈接：https://blog.csdn.net/mighty13/article/details/121265399

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