使用python将气温数据分为4个子区域

在Python中，要将气温数据分为四个子区域，通常我们会先假设有一个包含气温值的数据集，比如列表、数组或pandas DataFrame。这里我会提供一个简单的示例，使用pandas库进行操作：

import pandas as pd

# 假设我们有如下的气温数据（按地理位置和日期排序）
data = {
    '地点': ['区域A', '区域B', '区域C', '区域D'] * 10,
    '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=40),
    '气温': [25, 28, 30, 32] * 10
}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据集按照地点分组，并计算每个子区域的平均气温
grouped_data = df.groupby('地点')['气温'].mean()

# 现在我们可以得到每个区域的平均气温
sub_regions = grouped_data.to_dict()  # 转换为字典方便后续操作

# 如果需要，还可以进一步划分温度范围，例如：
bins = [-1, 15, 25, 35, float('inf')]  # 四个温度区间
labels = ['极冷', '冷', '温暖', '炎热']
df['气温分类'] = pd.cut(df['气温'], bins=bins, labels=labels)

# 输出每个子区域以及对应的气温分类
for region, avg_temp in sub_regions.items():
    print(f"区域 {region}: 平均气温={avg_temp:.1f}℃")
    print(f"   温度分类：{df[df['地点'] == region]['气温分类'].values.tolist()}")