我有一个数据集,其中包括一个国家在2020年的气温和2050年的预计气温上升。我希望创建一个数据集,假设这个国家的温度在20201到2050年之间呈线性增长。以示例df为例。2020年,A国的气温为5摄氏度;到2050年,预计气温将上升3度。换句话说,气温将以每年0.1度的速度上升。 Country Temperature 2020 Temperature 2050
A 5 3 所需的输出为df2 Country Year Temperature
A 2020 5
A 2021 5.1
A
如果你有一个方程,x + y = z,你对z感兴趣。更好的做法是单独存储z,还是只存储x和y,然后在需要的时候计算z?
例如,假设我想要计算一辆汽车从起点到任何其他时间点的温室气体排放量。我需要每公里的尾气温室气体排放量以及汽车行驶的距离。
GHG = distance in km * GHG per km
我是存储距离,然后生成GHG排放量(距离总和*每公里GHG ),还是在计算后存储增量GHG排放量?
我有每日最高气温的csv值。我正试图为我的数据指定一个“等级”。我首先把我的最高气温从最低到最高排序。然后我创建了一个名为秩的新列。
#Sort data smallest to largest
ValidFullData_Sorted=ValidFullData.sort_values(by="TMAX")
#count total obs
n=ValidFullData_Sorted.shape[0]
#add a numbered column 1-> n to use in return calculation for rank
ValidFullData_Sor
我有一个包含一个工作表的Excel文件
示例:
A B C
Australia
minimum temperature 3 1
average temperature 6 5
Great Britain
minimum temperature 2 7
average temperature 9 2
result:
Australia - 3; Great Britain - 2
如何在B栏中找到澳大利亚的最低气温,在C栏中找到英国的平均气温,并将结果记录在字典中?这似乎是一项非常简单的任务,但我无法理解并找到示例。任何帮助都将不胜