題目：

表：?Weather

+---------------+---------+
| Column Name   | Type    |
+---------------+---------+
| id            | int     |
| recordDate    | date    |
| temperature   | int     |
+---------------+---------+
id 是該表具有唯一值的列。
該表包含特定日期的溫度信息

編寫解決方案，找出與之前（昨天的）日期相比溫度更高的所有日期的?id?。

返回結果?無順序要求?。

結果格式如下例子所示。

來源：力扣（LeetCode）
鏈接：力扣（LeetCode）官網 - 全球極客摯愛的技術成長平臺

示例：

示例 1：

輸入：

Weather 表：
+----+------------+-------------+
| id | recordDate | Temperature |
+----+------------+-------------+
| 1  | 2015-01-01 | 10          |
| 2  | 2015-01-02 | 25          |
| 3  | 2015-01-03 | 20          |
| 4  | 2015-01-04 | 30          |
+----+------------+-------------+

輸出：

+----+
| id |
+----+
| 2  |
| 4  |
+----+

解釋：

2015-01-02 的溫度比前一天高（10 -> 25）
2015-01-04 的溫度比前一天高（20 -> 30）

解法：

先根據日期排序，接著比對后一天是不是和當前間隔1天且溫度更高。

知識點：

1.pd.Timedelta(value, unit=None, **kwargs)：表示兩個datetime值之間的差。value：日期形式字符串；unit：指定value的類型。創建方式比如：

pd.Timedelta(days=1)

表示間隔1天。

代碼：

import pandas as pddef rising_temperature(weather: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:weather.sort_values('recordDate', inplace=True)w = list(zip(weather['id'], weather['recordDate'], weather['temperature']))return pd.DataFrame({'id': [w[index][0] for index in range(1, len(w)) if w[index][1] - w[index - 1][1] == pd.Timedelta(days=1) and w[index][2] > w[index - 1][2]]})