pandas温差查询案例的实现

pandas温差查询案例的实现

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任务详情

任务要求

测试用例

任务实现

任务详情

给定一各地 2016 年 1 月和 2 月各个时间点的温度表格,表格预览见页面下方。
数据表的第二列表示当前时间,数据表第一行第三列到第一行最后一列表示地点。
如:表格的第二行第三列 30.36 表示:Vancouver (温哥华)在 2016-01-01 00:00:00 这一时刻的温度是 30.36 度(华氏度)。
程序给定一个日期(date)和一个地点(place),要求返回该地在这个日期下的温差(摄氏度)。
注意:华氏度需要转换成摄氏度!
华氏度转摄氏度公式:摄氏度 = (华氏度 - 32) * 5 / 9
温差:某日最高温度 - 某日最低温度

任务要求

程序给定日期 date 和地点 place 的数据类型均是 str 类型;
程序返回结果的数据类型是 float 类型,如果最终结果是 numpy.float64 数据类型,请手动转换成 Python 原生的 float 数据类型;
结果需要四舍五入保留小数点后 2 位,请在得到最终结果后处理小数问题,否则可能导致结果有偏差。

测试用例

输入:date = ‘2月5日’,place = ‘Dallas’
输出:-5.05
解释:查询表格可知,Dallas 在 2月 5 日温度的最高值和最低值分别是 57.09 华氏度和 34.18 华氏度,
两者的温差是 22.91 华氏度,转换为摄氏度:(22.91 - 32) * 5 / 9 = -5.05

输入:date= ‘2月18日’,place = ‘Houston’
输出:-1.78
解释:查询表格可知,Dallas 在 2月 5 日温度的最高值和最低值分别是 75.7 华氏度和 46.9 华氏度,
两者的温差是 28.8 华氏度,转换为摄氏度:(28.8 - 32) * 5 / 9 = -1.7777…. ≈ 1.78

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

任务实现 import pandas class Solution:     def temperature(self, date: str, place: str) -> float:         # 将查询日期转换为日期字符串         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         # 读取数据         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=",")         # 获取数据的日期字符串         temperature_data["day"] = temperature_data["datetime"].str[:10]         # 根据日期字符串选择指定日期数据行         day = temperature_data[temperature_data["day"] == date_str]         # 根据地点选择选择温度数据行         city = day[place]         # 温度单位转换         temperature = (city.max() - city.min() - 32) * 5 / 9         # 温度精度处理         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"))

输出为:

-5.05
-1.78
-1.99

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