利用Python语言，读取EXCEL表格中的日期、气温、阈值三项数据，每一天对应一个阈值，定义连续三次气温大于阈值则为高温事件，计算并输出每次高温事件的日期以及持续时间

要使用Python读取Excel表格中的日期、气温和阈值，我们可以使用pandas库。首先确保你已经安装了`pandas`, `openpyxl`或`xlrd`（用于不同版本的Excel文件）。接下来，按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 使用pandas读取Excel文件，假设文件名为`data.xlsx`，并且日期在A列，气温在B列，阈值在C列：

# 如果文件位于同一目录下
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col='日期')  # 假设日期列是索引

# 如果文件不在当前目录，提供完整的路径
# df = pd.read_excel('/path/to/your/file/data.xlsx', index_col='日期')

3. 定义连续高温事件：

def is_high_temperature(row):
    return row['气温'] > row['阈值']

high_temp_events = df.apply(is_high_temperature, axis=1)  # 沿着列应用条件
hot_streaks = high_temp_events.diff() == True  # 检查温度是否连续升高
hot_streak_indices = hot_streaks.astype(bool).nonzero()[0]  # 获取高温开始位置

# 注意：这里得到的是高温开始的索引，你需要进一步处理找出结束位置和持续时间

4. 计算高温事件的日期和持续时间：

# 初始化结果列表
event_dates = []
event_durations = []

# 对于每个高温开始，找到结束位置和持续时间
for start_idx in hot_streak_indices:
    end_idx = start_idx + hot_streaks[start_idx:].index(False)
    event_dates.append(df.index[start_idx])
    event_durations.append(end_idx - start_idx + 1)

# 输出结果
for i, (date, duration) in enumerate(zip(event_dates, event_durations)):
    print(f"高温事件 {i+1}: 开始日期={date}, 持续天数={duration}天")