按'年’统计广州市比当年平均气温高的天数。

Question

按'年’统计广州市比当年平均气温高的天数。
提示:
。自定义函数，编辑筛选高于平均气温的代码。之后将自定义函数带入apply()，对分组后的数据进行筛选。
通过表达式方法query()筛选城市为广州。
通过groupby(),按“年”进行分组。
·使用agg({'日均气温:'count})来统计各个年份高于该年份平均气温的天数。

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

根据您的描述和提供的示例，我理解您想要使用Python的pandas库来实现按年统计广州市比当年平均气温高的天数。这里是一个可能的解决方案：

首先，假设您有一个名为df的DataFrame，其中包含广州市的气温数据，其中包括年份和每日气温。假设数据已经按年份和日期排序。DataFrame的结构可能如下：

年份    日期    气温    城市
...

接下来，您可以按照以下步骤操作：

1. 自定义一个函数来筛选高于当年平均气温的数据。
2. 使用groupby()按年份分组。
3. 使用apply()应用自定义函数。
4. 使用agg()统计各年份高于该年份平均气温的天数。

下面是实现这一过程的示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是包含气温数据的DataFrame
# 且已经按年份和日期排序

# 自定义函数来筛选高于当年平均气温的数据
def filter_high_temp(group):
    return group[(group['城市'] == '广州') & (group['气温'] > group['气温'].mean())]

# 按年份分组，并应用自定义函数
grouped = df.groupby('年份').apply(filter_high_temp)

# 统计各年份高于该年份平均气温的天数
result = grouped.agg({'气温': 'count'})

# 显示结果
print(result)

在这段代码中，我们首先定义了一个函数filter_high_temp来筛选每个年份中高于平均气温的记录。然后，我们使用groupby('年份')按年份对数据进行分组，并使用apply()应用我们的筛选函数。最后，我们使用agg({'气温': 'count'})来统计每个年份高于平均气温的天数。结果将显示每个年份高于该年份平均气温的天数。