Python天气数据抓取与数据分析：玩转天气数据的独家秘诀

后端

2023-03-20 01:14:52

探索天气数据的奇妙之旅：使用Python进行抓取、分析和可视化

踏上数据之旅：Python数据抓取

要踏上探索天气数据的旅程，我们将携手Python和它的得力助手requests库。它将帮助我们模拟浏览器请求，轻松从网站上抓取数据。有了lxml库的加持，我们还能解析HTML文档，确保数据的准确性和完整性。

数据的安乐窝：数据存储

收集到数据后，我们需要给它们一个舒适的家。CSV文件将成为我们存放数据的首选，因为它既简单又易于共享。而对于更高级的查询和分析，我们还有强大的MySQL数据库作为后盾。

揭开天气数据的秘密：数据分析

现在，是Python大显身手的时刻了！Pandas库将帮我们读取和处理CSV文件中的数据，NumPy库负责数值计算，而Matplotlib和Seaborn库则肩负着将数据可视化的重任。

天气预言家：示例代码

import requests
from lxml import html
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 抓取天气数据
url = "https://www.tianqi.com/dalian/"
response = requests.get(url)
html_content = response.content

# 解析HTML文档
tree = html.fromstring(html_content)

# 提取天气数据
dates = tree.xpath("//td[@class='date']/text()")
max_temps = tree.xpath("//td[@class='day']/text()")
min_temps = tree.xpath("//td[@class='night']/text()")
weather_conditions = tree.xpath("//td[@class='weather']/text()")

# 数据可视化
# 最高气温、最低气温和平均气温折线图
plt.plot(dates, max_temps, label="最高气温")
plt.plot(dates, min_temps, label="最低气温")
plt.plot(dates, (np.array(max_temps).astype(float) + np.array(min_temps).astype(float)) / 2, label="平均气温")
plt.legend()
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("温度 (°C)")
plt.title("大连天气数据 (2011-2023)")
plt.show()

# 天气状况饼图
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.pie(weather_conditions, labels=weather_conditions, autopct='%1.1f%%')
plt.title("大连天气状况 (2011-2023)")
plt.show()