{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# बढ़ते डिग्री दिन\n",
    "\n",
    "यह नोटबुक एक CSV फ़ाइल में सहेजे गए तापमान डेटा को लोड करती है और उसका विश्लेषण करती है। यह तापमान को प्लॉट करती है, प्रत्येक दिन के लिए उच्चतम और निम्नतम मान दिखाती है, और GDD की गणना करती है।\n",
    "\n",
    "इस नोटबुक का उपयोग करने के लिए:\n",
    "\n",
    "* `temperature.csv` फ़ाइल को इस नोटबुक के समान फ़ोल्डर में कॉपी करें\n",
    "* ऊपर दिए गए **▶︎ Run** बटन का उपयोग करके सभी सेल चलाएं। यह चयनित सेल को चलाएगा और फिर अगले पर जाएगा।\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "पौधे के आधार तापमान को सेट करने के लिए नीचे दिए गए सेल में `base_temperature` सेट करें।\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "base_temperature = 10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "CSV फ़ाइल को अब pandas का उपयोग करके लोड करने की आवश्यकता है।\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pandas as pd\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "\n",
    "# Read the temperature CSV file\n",
    "df = pd.read_csv('temperature.csv')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "plt.figure(figsize=(20, 10))\n",
    "plt.plot(df['date'], df['temperature'])\n",
    "plt.xticks(rotation='vertical');"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "डेटा पढ़े जाने के बाद इसे `date` कॉलम द्वारा समूहित किया जा सकता है, और प्रत्येक तिथि के लिए न्यूनतम और अधिकतम तापमान निकाला जा सकता है।\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Convert datetimes to pure dates so we can group by the date\n",
    "df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.date\n",
    "\n",
    "# Group the data by date so it can be analyzed by date\n",
    "data_by_date = df.groupby('date')\n",
    "\n",
    "# Get the minimum and maximum temperatures for each date\n",
    "min_by_date = data_by_date.min()\n",
    "max_by_date = data_by_date.max()\n",
    "\n",
    "# Join the min and max temperatures into one dataframe and flatten it\n",
    "min_max_by_date = min_by_date.join(max_by_date, on='date', lsuffix='_min', rsuffix='_max')\n",
    "min_max_by_date = min_max_by_date.reset_index()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def calculate_gdd(row):\n",
    "    return ((row['temperature_max'] + row['temperature_min']) / 2) - base_temperature\n",
    "\n",
    "# Calculate the GDD for each row\n",
    "min_max_by_date['gdd'] = min_max_by_date.apply (lambda row: calculate_gdd(row), axis=1)\n",
    "\n",
    "# Print the results\n",
    "print(min_max_by_date[['date', 'gdd']].to_string(index=False))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n---\n\n**अस्वीकरण**:  \nयह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता सुनिश्चित करने का प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियां हो सकती हैं। मूल भाषा में उपलब्ध मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।\n"
   ]
  }
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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