python中处理多个变量数据，筛选出温度变量，计算年平均温度

在Python中，处理多个变量数据并筛选出特定的变量（如温度）来计算年平均温度，通常可以通过以下步骤实现：

1. 准备数据：首先需要有一个包含多个变量的数据集合，这可以是一个列表、数组或者Pandas的DataFrame等数据结构。

2. 筛选变量：使用Python的数据处理库（如NumPy或Pandas）来筛选出温度变量。假设数据是以字典或DataFrame的形式组织的，可以使用条件表达式或者查询函数来提取温度数据。

3. 计算平均值：对筛选出来的温度数据进行遍历，累加温度值，然后除以温度数据的数量，得到年平均温度。

下面是一个简单的示例代码，假设我们有一个字典列表，每个字典代表一段时间的观测数据，其中包含温度（'temperature'）和其他变量：

import numpy as np

# 假设这是我们的数据集合，包含不同观测时间点的温度和其他变量
data = [
    {'temperature': 20.5, 'humidity': 45, 'pressure': 1013},
    {'temperature': 21.2, 'humidity': 47, 'pressure': 1014},
    {'temperature': 20.8, 'humidity': 46, 'pressure': 1012},
    # ...
]

# 筛选温度数据
temperatures = [item['temperature'] for item in data]

# 计算年平均温度
average_temperature = np.mean(temperatures)

print(f"年平均温度是：{average_temperature}")