编写一个python程序，用于2004.csv海洋数据文件中每日浪高，流速，透明度，风等数据求取月平均值，并划定每月高，中，低等级

首先，为了编写这个Python程序，我们需要使用pandas库来处理CSV文件、计算月平均值以及根据给定的标准划分等级。假设数据集中浪高、流速、透明度和风速的数据列名为"Wave_Height", "Current_Speed", "Transparency", 和 "Wind_Speed"。下面是步骤：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('2004.csv')

# 检查日期列是否为datetime类型，如果不是，转换为datetime
if 'Date' not in data.columns or not isinstance(data['Date'][0], pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp):
    data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])

# 将'Date'设为索引以便于按月份分组
data.set_index('Date', inplace=True)

# 计算每个月的平均值
monthly_data = data.resample('M').mean()

# 定义等级划分标准
high_thresholds = {
    'Wave_Height': high_wave_level,  # 高浪高度阈值
    'Current_Speed': high_current_speed,  # 高流速阈值
    'Transparency': high_transparency,  # 高透明度阈值
    'Wind_Speed': high_wind_speed   # 高风速阈值
}
medium_thresholds = {
    # 中等级别的阈值...
}

low_thresholds = {
    # 低等级别的阈值...
}

# 划定等级
monthly_data['Level_Wave'] = monthly_data['Wave_Height'].apply(lambda x: 'High' if x > high_thresholds['Wave_Height'] else ('Medium' if x > medium_thresholds['Wave_Height'] else 'Low'))
# 对其他变量重复此过程

monthly_data['Level_Current'] = monthly_data['Current_Speed'].apply(lambda x: ...)
monthly_data['Level_Transparency'] = monthly_data['Transparency'].apply(lambda x: ...)
monthly_data['Level_Wind'] = monthly_data['Wind_Speed'].apply(lambda x: ...)

# 输出结果
print(monthly_data)