pandas统计每个月的最高温度和最低温度

假设有一个DataFrame对象df，其中包含日期和温度两列数据，可以使用以下代码统计每个月的最高温度和最低温度：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 提取月份列
df['month'] = df['date'].dt.month

# 按月份和温度进行分组，统计最高温度和最低温度
result = df.groupby(['month'])['temperature'].agg(['max', 'min'])

print(result)

输出结果类似于：

       max  min
month         
1       10  -5
2       12  -3
3       18   2
4       25   9
5       30  15
6       35  20
7       40  25
8       38  23
9       32  18
10      25  10
11      18   2
12      12  -3

其中，每行表示一个月份的最高温度和最低温度。

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python怎么利用循环计算每个月的平均最高温度和最低温度

如果你有一个包含每天温度的数据帧，并且每个月的数据都在单独的行中，那么你可以使用pandas和循环来计算每个月的平均最高温度和最低温度。以下是一些示例代码：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {'日期': pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-12-31'),
        '温度': [10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 25, 20, 15, 10, 8, 6, 4, 2, 0, -2, -4, -5, -6,
                8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 25, 20, 15, 10, 8, 6, 4, 2, 0, -2, -4, -5, -6,
                10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 25, 20, 15, 10, 8, 6, 4, 2, 0, -2, -4, -5, -6,
                10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 25, 20, 15, 10, 8, 6, 4, 2, 0, -2, -4, -5, -6,
                10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 25, 20, 15, 10, 8, 6, 4, 2, 0, -2, -4, -5, -6,
                10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 25, 20, 15, 10, 8, 6, 4, 2, 0, -2, -4, -5, -6]}

df = pd.DataFrame(data)

# 添加月份列
df['月份'] = df['日期'].dt.month

# 循环计算每个月的平均最高温度和最低温度
for month in range(1, 13):
    month_data = df[df['月份'] == month]
    avg_high_temp = month_data['温度'].max()
    avg_low_temp = month_data['温度'].min()
    print(f"{month}月的平均最高温度为：{avg_high_temp}，平均最低温度为：{avg_low_temp}")

此代码将生成一个具有365天数据的数据帧，并将每个月的数据分组到单独的行中。然后，使用循环计算每个月的平均最高温度和最低温度，并将其打印出来。

pandas 取每个月最后一天

可以使用 pandas 中的 resample 方法来实现取每个月最后一天的操作，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个时间序列
dates = pd.date_range('2020-01-01', '2021-12-31', freq='D')

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'date': dates, 'value': range(len(dates))})

# 将 date 列设置为索引列
df.set_index('date', inplace=True)

# 使用 resample 方法取每个月最后一天
result = df.resample('M').last()

print(result.head())

输出结果为：

            value
date             
2020-01-31     30
2020-02-29     59
2020-03-31     90
2020-04-30    120
2020-05-31    151