IoT-For-Beginners/translations/ko/2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-notebook/gdd.ipynb

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 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 생육일수(Growing Degree Days)\n",
    "\n",
    "이 노트북은 CSV 파일에 저장된 온도 데이터를 불러와 분석합니다. 온도를 그래프로 표시하고, 각 날짜의 최고 및 최저 값을 보여주며, 생육일수(GDD)를 계산합니다.\n",
    "\n",
    "이 노트북을 사용하려면:\n",
    "\n",
    "* `temperature.csv` 파일을 이 노트북과 동일한 폴더에 복사하세요.\n",
    "* 위의 **▶︎ 실행** 버튼을 사용하여 모든 셀을 실행하세요. 선택한 셀이 실행된 후 다음 셀로 이동합니다.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "셀 아래에서 `base_temperature`를 식물의 기준 온도로 설정하세요.\n"
   ]
  },
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   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "base_temperature = 10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "CSV 파일은 이제 pandas를 사용하여 로드해야 합니다\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": [
    "데이터를 읽은 후 `date` 열로 그룹화할 수 있으며, 각 날짜에 대한 최저 및 최고 기온을 추출할 수 있습니다.\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": [
    "GDD는 표준 GDD 방정식을 사용하여 계산할 수 있습니다\n"
   ]
  },
  {
   "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**면책 조항**:  \n이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 신뢰할 수 있는 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 책임을 지지 않습니다.\n"
   ]
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   "language": "python",
   "name": "python3"
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