力扣刷题（第四十五天）

灵感来源 

- 保持更新，努力学习

- python脚本学习

上升的温度

解题思路

1. 数据预处理：

   • 将 recordDate 转换为日期时间类型以便进行日期计算
   • 按日期排序确保数据按时间顺序排列

2. 创建前一天的参考列：

   • 使用 shift(1) 方法创建前一天的温度和日期列
   • 计算当前日期与前一天的日期差

3. 筛选条件：

   • 当前温度大于前一天温度
   • 日期差恰好为一天（排除非连续日期的干扰）

4. 结果返回：

   • 提取符合条件的 id 列作为最终结果

     import pandas as pddef rising_temperature(weather: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 将 recordDate 列转换为日期时间类型weather['recordDate'] = pd.to_datetime(weather['recordDate'])# 按日期排序，确保数据按时间顺序排列weather = weather.sort_values('recordDate')# 创建前一天的温度和日期列weather['prev_temp'] = weather['temperature'].shift(1)weather['prev_date'] = weather['recordDate'].shift(1)# 计算日期差，确保是连续的一天weather['date_diff'] = weather['recordDate'] - weather['prev_date']# 筛选出温度升高且日期差为一天的记录result = weather[(weather['Temperature'] > weather['prev_temp']) & (weather['date_diff'] == pd.Timedelta(days=1))]# 返回符合条件的 id 列return result[['id']]

逐行解释

import pandas as pddef rising_temperature(weather: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 确保列名存在且标准化（转为小写）weather.columns = weather.columns.str.lower()# 检查是否存在 temperature 列if 'temperature' not in weather.columns:raise ValueError("数据集中缺少 temperature 列")# 将 recordDate 列转换为日期时间类型weather['recorddate'] = pd.to_datetime(weather['recorddate'])# 按日期排序，确保数据按时间顺序排列weather = weather.sort_values('recorddate')# 创建前一天的温度和日期列weather['prev_temp'] = weather['temperature'].shift(1)weather['prev_date'] = weather['recorddate'].shift(1)# 计算日期差，确保是连续的一天weather['date_diff'] = weather['recorddate'] - weather['prev_date']# 筛选出温度升高且日期差为一天的记录result = weather[(weather['temperature'] > weather['prev_temp']) & (weather['date_diff'] == pd.Timedelta(days=1))]# 返回符合条件的 id 列return result[['id']].reset_index(drop=True)