基于 Python 的天气数据分析与可视化

基于 Python 的天气数据分析与可视化

1. 项目背景

天气数据分析与可视化项目旨在通过爬取天气数据并进行分析，生成可视化图表，帮助用户了解天气变化趋势。通过该项目，学生可以掌握 Python 的数据爬取、数据分析和可视化技能。该项目适用于气象研究、农业规划、旅游出行等领域。

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2. 功能需求

• 数据爬取：从天气网站爬取历史天气数据。
• 数据分析：分析温度、降水等数据的变化趋势。
• 数据可视化：使用 Matplotlib 生成折线图、柱状图等可视化图表。

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3. 技术选型

• 编程语言：Python
• 数据爬取：Requests、BeautifulSoup
• 数据分析：Pandas
• 数据可视化：Matplotlib

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4. 系统设计

4.1 数据来源

• 从公开的天气网站（如中国天气网）爬取历史天气数据。
• 数据字段包括日期、温度、降水量等。

4.2 功能模块

• 数据爬取模块：从网站爬取天气数据并存储到本地。
• 数据分析模块：对温度、降水量等数据进行分析。
• 数据可视化模块：生成折线图、柱状图等可视化图表。

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5. 核心代码实现

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt# 爬取天气数据
def fetch_weather_data(city, year, month):# 模拟请求（实际项目中需替换为真实 URL）url = f"https://www.example.com/weather/{city}/{year}-{month}"response = requests.get(url)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 解析数据weather_data = []for row in soup.find_all('tr'):cols = row.find_all('td')if len(cols) > 0:date = cols[0].text.strip()temperature = cols[1].text.strip()precipitation = cols[2].text.strip()weather_data.append([date, temperature, precipitation])# 转换为 DataFramedf = pd.DataFrame(weather_data, columns=["日期", "温度", "降水量"])df["温度"] = df["温度"].str.replace("℃", "").astype(float)df["降水量"] = df["降水量"].str.replace("mm", "").astype(float)return df# 数据可视化
def plot_weather_data(df):plt.figure(figsize=(10, 6))# 绘制温度折线图plt.plot(df["日期"], df["温度"], label="温度 (℃)", marker='o', color='red')# 绘制降水量柱状图plt.bar(df["日期"], df["降水量"], label="降水量 (mm)", alpha=0.5, color='blue')# 设置图表属性plt.xlabel("日期")plt.ylabel("值")plt.title(f"{city} {year}年{month}月天气数据可视化")plt.legend()plt.grid(True)plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.show()# 主程序
if __name__ == "__main__":# 设置城市、年份和月份city = "beijing"year = "2023"month = "10"# 爬取天气数据weather_df = fetch_weather_data(city, year, month)print("爬取的天气数据：")print(weather_df)# 数据可视化plot_weather_data(weather_df)

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6. 运行效果

1. 数据爬取：
   • 从天气网站爬取指定城市、年份和月份的天气数据。
   • 数据存储到 Pandas DataFrame 中，字段包括日期、温度和降水量。
2. 数据可视化：
   • 使用 Matplotlib 生成温度折线图和降水量柱状图。
   • 图表标题为“北京 2023年10月天气数据可视化”。
   • 横轴为日期，纵轴为温度和降水量。

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7. 总结

通过本项目的开发，我们实现了一个简单的天气数据分析与可视化系统，涵盖了数据爬取、数据分析和数据可视化等功能。Python 的丰富库（如 Requests、Pandas 和 Matplotlib）使得该项目易于实现和扩展。未来可以进一步优化系统，例如：

• 支持更多城市和更长时间范围的天气数据。
• 添加更多的数据分析功能（如平均值、最大值、最小值等）。
• 开发交互式可视化工具（如使用 Plotly）。

希望这篇文章能为你的毕业设计提供帮助！如果需要更多功能或优化建议，可以随时告诉我！😊

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如果你有其他需求或想法，欢迎继续交流！