定义一个Data类,包括year、month、day三个数据成员,通过set_data( )成员函数输入日期数据,通过display( )成员函数将日期输出,输出格式为"年/月/日",并设计出相应的程序测试类功能。

时间: 2024-10-08 18:07:37 浏览: 35
首先,我们可以定义一个名为`Date`的类,它包含`year`、`month`和`day`这三个私有数据成员,并提供`set_data`用于设置日期,以及`display`用于显示日期: ```cpp class Date { private: int year; int month; int day; public: // 构造函数初始化默认值 Date() : year(0), month(0), day(0) {} // 设置日期 void set_data(int y, int m, int d) { year = y; month = m; day = d; } // 显示日期 void display() const { std::cout << year << "/" << month << "/" << day << std::endl; } }; ``` 接下来,我们创建一个`DateTest`类作为测试工具: ```cpp #include "Date.h" class DateTest { public: static void test() { Date date; // 创建一个Date对象 // 测试set_data方法 date.set_data(2023, 4, 27); std::cout << "Testing set_data:\n"; date.display(); // 非法输入测试 try { date.set_data(-1, 0, 31); // 年份负数和月份非01到12的情况 throw "Invalid input"; } catch (const char* msg) { std::cerr << "Error: " << msg << std::endl; } // 测试display方法异常情况 try { date.display(); // 如果没有设置日期,应该抛出异常 } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Error: " << e.what() << std::endl; } } }; int main() { DateTest::test(); return 0; } ``` 在这个程序中,`DateTest`类的`test`方法会实例化一个`Date`对象,设置合法和非法的日期数据,并检查相应的行为。主函数调用`test`来进行测试。
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import pandas as pd import datetime #将数据作存储并且设置前三列为合适的索引 df = pd.read_csv('wind.data',sep='\s+',parse_dates=[[0,1,2]]) #2061年?我们真的有这一年的数据?创建一个函数并用它去修复这个bug def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year>1999 else x.year return datetime.date(year,x.month,x.day) df['Yr_Mo_Dy'] = df['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century) #将日期设为索引,注意数据类型,应该是datetime64[ns] df['Yr_Mo_Dy'] = pd.to_datetime(df['Yr_Mo_Dy']) df = df.set_index('Yr_Mo_Dy') #对应每一个location,一共有多少数据值缺失 df.isnull().sum() #对应每一个location,一共有多少完整的数据值 df.shape[1] - df.isnull().sum() #对于全体数据,计算风速的平均值 df.mean().mean() #创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值,最大值,平均值和标准差 loc_stats = pd.DataFrame() loc_stats['min'] = df.min() loc_stats['max'] = df.max() loc_stats['mean'] = df.mean() loc_stats['std'] = df.std() #创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有天的风速最小值,最大值,平均值和标准差 day_stats = pd.DataFrame() day_stats['min'] = df.min(axis=1) day_stats['max'] = df.max(axis=1) day_stats['mean'] = df.mean(axis=1) day_stats['std'] = df.std(axis=1) #对于每一个location,计算一月份的平均风速 df['date'] = df.index df['year'] = df['date'].apply(lambda df: df.year) df['month'] = df['date'].apply(lambda df: df.month) df['day'] = df['date'].apply(lambda df: df.day) january_winds = df.query('month ==1') #query等同于df[df.month==1] january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean() #对于数据记录按照年为频率取样 df.query('month ==1 and day == 1') #对于数据记录按照月为频率取样 df.query('day == 1')

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