将上面气温数据里最高气温和最低气温分成两列

假设你提供的气温数据是一个列表，其中每个元素包含日期和气温，如下所示：

temperatures = [('2021-01-01', 10), ('2021-01-02', 8), ('2021-01-03', 12), ('2021-01-04', 15)]

你可以通过以下代码将最高气温和最低气温分别提取到两个列表中：

high_temperatures = [temp[1] for temp in temperatures]
low_temperatures = [temp[1] for temp in temperatures]

其中，`temp[1]` 表示取每个元素的第二个值（即气温）作为该列表的元素。

相关问题

hadoop统计全球每年的最高气温和最低气温

要使用Hadoop统计全球每年的最高气温和最低气温，我们可以按照以下步骤进行操作。

首先，收集全球各地的气温数据，并将其存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的一个适当的数据集中。

接下来，我们可以编写一个MapReduce程序来处理这些数据。在Map阶段中，我们可以使用适当的数据解析方法来提取每个数据记录中的年份、地点和气温。然后，我们可以将年份作为键，以及气温作为值进行映射输出。

在Reduce阶段中，我们可以按年份进行分组并在每个组内找到最高气温和最低气温。 Reduce函数将年份作为键，气温值的集合作为输入，并在每个组中找到最高和最低值。 然后，输出键值对，其中键为年份，值为这一年的最高和最低气温。

最后，我们可以将结果存储在HDFS中的另一个数据集中，以备后续分析和查询使用。

总之，通过使用Hadoop的MapReduce框架，我们可以将全球各地的气温数据分析和处理，从而统计每年的最高和最低气温。

怎么用python预测最高和最低气温

你可以使用Python中的机器学习库来预测最高和最低气温。以下是一个简单的例子：

首先，你需要准备一些数据，例如历史气温数据。你可以使用Pandas库来读取和处理数据。假设你已经有了一个名为“data.csv”的文件，里面包含了日期、最高气温和最低气温的数据。你可以使用以下代码来读取数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

接下来，你需要将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。你可以使用Scikit-learn库来分割数据。以下是一个示例代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.drop(['Date', 'MaxTemp', 'MinTemp'], axis=1)
y_max = data['MaxTemp']
y_min = data['MinTemp']

X_train, X_test, y_max_train, y_max_test, y_min_train, y_min_test = train_test_split(
    X, y_max, y_min, test_size=0.2, random_state=0)

然后，你可以选择一个适当的模型来预测最高和最低气温。在这里，我选择使用线性回归模型。以下是一个示例代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 预测最高气温
model_max = LinearRegression()
model_max.fit(X_train, y_max_train)

# 预测最低气温
model_min = LinearRegression()
model_min.fit(X_train, y_min_train)

最后，你可以使用训练好的模型来预测最高和最低气温。以下是一个示例代码：

# 预测最高气温
max_temp = model_max.predict(X_test)

# 预测最低气温
min_temp = model_min.predict(X_test)

注意：这只是一个简单的示例。实际上，要预测气温可能需要更复杂的特征和模型。