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

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Сума активних температур\n",
    "\n",
    "Цей ноутбук завантажує дані про температуру, збережені у файлі CSV, і аналізує їх. Він будує графіки температур, показує найвищі та найнижчі значення для кожного дня, а також обчислює суму активних температур (GDD).\n",
    "\n",
    "Щоб використовувати цей ноутбук:\n",
    "\n",
    "* Скопіюйте файл `temperature.csv` у ту саму папку, що й цей ноутбук\n",
    "* Запустіть усі комірки, використовуючи кнопку **▶︎ Run** зверху. Це запустить вибрану комірку, а потім перейде до наступної.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "У наведеній нижче комірці встановіть `base_temperature` на базову температуру рослини.\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "base_temperature = 10"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "CSV-файл тепер потрібно завантажити, використовуючи pandas\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": [
    "Після того, як дані були прочитані, їх можна згрупувати за стовпцем `date`, а мінімальні та максимальні температури витягнути для кожної дати.\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": [
    "GDD можна розрахувати за стандартним рівнянням GDD\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**Відмова від відповідальності**:  \nЦей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.1"
  },
  "metadata": {
   "interpreter": {
    "hash": "aee8b7b246df8f9039afb4144a1f6fd8d2ca17a180786b69acc140d282b71a49"
   }
  },
  "coopTranslator": {
   "original_hash": "8fcf954f6042f0bf3601a2c836a09574",
   "translation_date": "2025-08-28T18:18:27+00:00",
   "source_file": "2-farm/lessons/1-predict-plant-growth/code-notebook/gdd.ipynb",
   "language_code": "uk"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}