帮我写一个AGA8-92DC方法的python框架

好的，以下是一个简单的AGA8-92DC方法的Python框架，仅供参考：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取AGA8-92DC方法中的表格
df = pd.read_excel('AGA8-92DC.xlsx', sheet_name='Table 1')

# 定义计算函数
def AGA8_92DC(T, P):
    # 计算reduced temperature和reduced pressure
    Tr = T / Tc
    Pr = P / Pc
    
    # 查找对应的行和列
    row = np.abs(df['Tr'] - Tr).idxmin()
    col = np.abs(df.columns.astype(float) - Pr).argmin()
    
    # 进行线性插值，计算B系数
    B = np.interp(Pr, df.columns.astype(float), df.iloc[row])
    
    # 计算压缩因子
    Z = 1 + (0.215 * (1 - B) / (Tr ** 0.41))
    
    # 计算其他物性参数，如密度、粘度等
    
    # 返回结果
    return Z, ...

# 测试
T = 300 # 温度，单位：K
P = 10 * 10**5 # 压力，单位：Pa
Z, rho, mu = AGA8_92DC(T, P)
print('压缩因子：', Z)
print('密度：', rho)
print('粘度：', mu)

需要注意的是，上述代码仅是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体的计算需求进行修改和优化。同时，需要将AGA8-92DC方法中的表格数据保存为excel文件，并使用pandas库进行读取和操作。