合肥北京两地工作生活比较

回合肥已经接近2个月了,小小的写下北京、合肥两地生活的差异:

 

1、工作方面

         上班时间:北京时候,走路25分钟到公司

                       合肥,还是25分钟,不过换成了电动车,公司还有车补,虽然不多

 

         工作餐: 北京,丽华快餐,10-15块

                       合肥,产业园食堂,7-8块,公司补助4块

 

          运动方面:北京,每周一次羽毛球,每小时50块

                         合肥,每天中午半小时乒乓球,免费

 

 

          工作节奏:北京,非常快,感觉每天有做不完的事情,经常忙到忘记喝水

                         合肥,不快不慢, 偶尔加班

 

2、生活方面         

          房租:北京房租1200元,公司负担一般,只要负责600就搞定

                   合肥,自己房子,房租0,

 

           生活费:北京,一个人吃饱,全家不愁,北京只有2个人,

                       合肥,一个人吃饱,还得全家吃饱,生活费见涨,合肥有7个人,差距比较大

 

           工作内容:北京,以项目管理+部门管理为主

                          合肥,以部门管理+扯淡写方案为主

比较两个地方的平均气温,你需要收集两地每天的气温数据,然后计算每个地方一段时间内的总气温除以天数得到平均值。以下是一个简单的步骤说明: 1. **数据收集**: - 获取两个地点的历史天气数据,这些数据通常可以从气象局、在线API或公开的数据源获取。数据应包含日期每日最低气温(Tmin)最高气温(Tmax)。 2. **数据预处理**: - 确保数据完整且格式正确,可能需要清洗,例如删除缺失值或异常值。 - 将TminTmax转换为同一单位,比如摄氏度(°C),以便进行直接比较。 3. **计算平均气温**: - 对于每个地点,分别计算一段指定时间范围(如一年、一个月等)内的平均气温,这可以通过对每天的最高最低温度求平均值来得到: ``` location_1_avg_temp = (sum(location_1_daily_tmax) + sum(location_1_daily_tmin)) / len(location_1_days) location_2_avg_temp = (sum(location_2_daily_tmax) + sum(location_2_daily_tmin)) / len(location_2_days) ``` 4. **比较结果**: - 比较两个地点的平均气温,如果想看哪个地方更暖或更冷,可以直接查看数值;也可以用图表形式展示,便于直观对比。 5. **考虑其他因素**: - 可能要考虑季节变化的影响,不同月份的气温可能会有很差异。在这种情况下,可以计算每个月的平均气温再进行比较。 如果你已经有一个数据集,你可以使用Python的pandas库来处理数据并计算平均值,例如: ```python import pandas as pd # 假设df1df2分别是两地的天气数据 location_1_data = df1[['date', 'tmin', 'tmax']] location_2_data = df2[['date', 'tmin', 'tmax']] # 计算平均气温 location_1_avg_temp = (location_1_data['tmax'].mean() + location_1_data['tmin'].mean()) / 2 location_2_avg_temp = (location_2_data['tmax'].mean() + location_2_data['tmin'].mean()) / 2 # 输出结果 print(f"Location 1 average temp: {location_1_avg_temp} °C") print(f"Location 2 average temp: {location_2_avg_temp} °C") ```
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