read_excel() 读取data表中气温子表数据

假设你使用的是 Python 中的 pandas 库，可以使用以下代码读取Excel文件中的气温子表数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的气温子表数据
data = pd.read_excel('your_file_name.xlsx', sheet_name='气温')

其中，`your_file_name.xlsx` 是你的Excel文件名，`气温` 是气温子表的表名。你需要根据实际情况修改这两个参数。执行完以上代码后，`data` 变量将包含气温子表的所有数据。

相关问题

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('南宁天气1.xlsx') data = data.loc[(data['日期'] >= '2023-01-01 0:00:00') & (data['日期'] <= '2023-02-28 0:00:00')] max_temp = data['最高气温'].tolist() min_temp = data['最低气温'].tolist() plt.plot(max_temp, color='r', label='最高气温') plt.plot(min_temp, color='b', label='最低气温') plt.tick_params(axis='both',labelsize=5) plt.show()

您的代码看起来基本正确，我稍作调整后执行，生成折线图如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_excel('南宁天气1.xlsx')

data = data.loc[(data['日期'] >= '2023-01-01 0:00:00') & (data['日期'] <= '2023-02-28 0:00:00')]

max_temp = data['最高气温'].tolist()
min_temp = data['最低气温'].tolist()

plt.plot(max_temp, color='r', label='最高气温')
plt.plot(min_temp, color='b', label='最低气温')

# 标注数据标签
for i, temp in enumerate(max_temp):
    plt.text(i, temp+1, str(temp), ha='center', fontsize=8)
for i, temp in enumerate(min_temp):
    plt.text(i, temp-1, str(temp), ha='center', fontsize=8)

plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度(℃)')
plt.title('南宁2023年1月和2月最高气温和最低气温')
plt.legend()

plt.show()

这段代码会读取名为 "南宁天气1.xlsx" 的数据文件，并根据日期筛选出2023年1月和2月的数据。然后，将最高气温和最低气温分别用红色和蓝色的折线图绘制出来，并在图表上标注数据标签。

请确保您已经安装了 pandas 和 matplotlib 库，并将数据文件准确地命名为 "南宁天气1.xlsx"。如果需要，您可以根据实际情况进行相应的修改。

希望这个代码能满足您的需求。如果您有任何问题，请随时提问。

能否提供一个步骤，指导如何使用Python编程来读取包含气温数据的Excel文件，然后对气温进行排序，确定并输出气温序列的第95百分位数作为阈值？

当然可以。首先，你需要安装两个库：`pandas` 和 `openpyxl`，前者用于处理数据，后者用于读取Excel文件。如果你还没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install pandas openpyxl

接下来是详细的步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

2. 使用`load_workbook`打开Excel文件：

# 假设文件名为'temperature_data.xlsx'
file_name = 'temperature_data.xlsx'
wb = load_workbook(file_name)
sheet = wb.active  # 选择第一个活动表（如果有多个表，则需要指定）

3. 读取数据到一个DataFrame中：

data = pd.read_excel(file_name, sheet_name=sheet.name)  # 如果有多个表，替换sheet_name为你实际的表名

4. 检查数据中的气温列名，假设它是' Temperature'：

temp_column = 'Temperature'

5. 将气温数据转换为数值类型（如果当前不是），并计算第95百分位数：

data[temp_column] = pd.to_numeric(data[temp_column], errors='coerce')  # 把非数字转成NaN
threshold = data[temp_column].dropna().quantile(0.95)  # 删除NaN后计算95%分位数

6. 输出结果：

print(f"The 95th percentile temperature threshold is: {threshold}")