Description 下面的表格是用于测量风力的蒲福风力等级的简化版本 ---------------------------------------------------------------

根据引用所述，下面是用于测量风力的蒲福风力等级的简化版本：

| 速率（海里/小时） | 描述 |
| ------------------ | -------------- |
| 小于1 | Calm（无风） |
| 1 - 3 | Light air（轻风） |
| 4 - 27 | Breeze（微风） |
| 28 - 47 | Gale（大风） |
| 48 - 63 | Storm（暴风） |
| 大于63 | Hurricane（飓风） |

根据引用所述，下面的if语句可以简化为：

teenager = age >= 13 && age <= 19;

相关问题

下面是用于测量风力的蒲福风力等级的简化版本： 速率（海里/小时） +描述 + 小于1 +Calm（无风） + 1 +-+3+ +Light+air（轻风） + 4+-+27 +Breeze（微风

蒲福风力等级是用于测量风力的一种标准，它将风力分为六个等级，分别是Calm（无风）、Light air（轻风）、Breeze（微风）、Gale（大风）、Storm（暴风）和Hurricane（飓风）。其中，风速小于1海里/小时时为Calm（无风），1-3海里/小时时为Light air（轻风），4-27海里/小时时为Breeze（微风），28-47海里/小时时为Gale（大风），48-63海里/小时时为Storm（暴风），大于63海里/小时时为Hurricane（飓风）。

对白天风力风向、夜晚风力风向两列进行分析，然后编码。【可以考虑按风的等级大小进行编码,包含'<'的映射为1，包含'2'的映射为2】

在数据分析中，对于风力和风向这样的定性变量，我们通常需要将其转化为数值形式以便于计算机理解和模型训练。题目提到的是将风力分为等级，并采用特定的映射规则进行编码。这里我们可以按照以下步骤操作：

1. **数据预处理**：首先，确认白天和夜晚的风力和风向列是否存在缺失值或错误数据，如果有需要进行清洗。

2. **定义风力等级编码**：
- 由于题目说“包含'<'的映射为1”，我们可以假设“<”表示风力等级较低，比如一级或零级风。
- 同理，“2”可能代表二级风，那么我们可以将其编码为2。
- 其他级别的风力，例如三级以上的风力，如果没有给出具体的映射，一般可以按照常见的风力分级（如蒲福风级）来进行，如四级及以上可以编码为3，五级及以上编码为4等。

3. **创建编码列**：
- 对于每一天的白天风力，检查其是否小于等于2（即是否包含'<'），如果是，则对应编码为1；如果不是，编码为后续的整数。
- 对于夜晚风力也做同样的处理，但独立于白天，因为可能存在不同的风力级别变化。

4. **编码示例**：
- 若白天风力是“<轻风”，则编码为1。
- 若夜晚风力是“微风”，不包含'<'，则编码为2。

5. **编码后的数据**：两个列都将被替换为对应的数字，便于后续的数据分析和建模。

import pandas as pd

# 假设原始数据是一个DataFrame，有两列：day_wind (白天风力) 和 night_wind (夜晚风向)
df['encoded_day_wind'] = df['day_wind'].map(lambda x: 1 if '<' in x else int(x.split(' ')[0]) + 1)
df['encoded_night_wind'] = df['night_wind'].map(lambda x: 1 if '<' in x else int(x.split(' ')[0]) + 1)

# 检查编码结果
print(df[['day_wind', 'encoded_day_wind', 'night_wind', 'encoded_night_wind']])

记得在实际应用中，风向可能会用其他字符表示，需要根据实际情况调整映射规则。