如何聚合每日溫度數據以使用月份作為python字典中的鍵？

Question

我是python的新手，所以如果這看起來很簡單而且我無法弄清楚，請原諒我......

對於家庭作業，我們被要求“編寫 python 代碼以讀取一年中每個月的每日溫度數據。制作三個字典MinT 、 AvgT和MaxT每個字典都以月份編號 (1..12) 為關鍵字，並且相應月份中每一天的最低、最高和平均每日溫度值的列表。” 我需要在不使用 pandas 和 numpy 的情況下執行此操作，因為這些是作業的下一個問題。

我正在努力開始。 我正在嘗試從MinT開始，看看我是否能讓代碼正常工作，但多次失敗。 到目前為止我有...

import csv

weather = csv.DictReader(open(...))
MinT = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}
min_t = []
for r in weather:
    min_t.append(float(r['LowT']))

輸出是當年的所有最小值，但我不確定如何將每日數據聚合到可以使用月份作為關鍵的位置。

任何幫助，將不勝感激。

Answer 1

要創建一個字典，其中鍵是數字月份，值是列表，您需要：

MinT = {1:[], 2:[], 3:[], 4:[], 5:[], 6:[], 7:[], 8:[], 9:[], 10:[], 11:[], 12:[]}

但是，使用循環更容易初始化：

MinT = {}
for x in range(12):
 MinT[x+1] = []

或字典理解：

MinT = {month_num + 1: [] for month_num in range(12)}

Answer 2

這是一個使用理解的自包含示例：

from random import randint

def generate_temperatures():
    return [randint(60, 92) for day in range(randint(28, 31))]

# This simulates loading your data
annual_temperatures = {month_num + 1: generate_temperatures() for month_num in range(12)}

# This calculates the goods :)
avg_monthly_temperature = {month: sum(temp)/len(temp) for (month, temp) in annual_temperatures.items()}
min_monthly_temperature = {month: min(temp) for (month, temp) in annual_temperatures.items()}
max_monthly_temperature = {month: max(temp) for (month, temp) in annual_temperatures.items()}