用Python對天氣預報的資料進行資料分析

2021-09-27 04:14:01 字數 2519 閱讀 9649

對天氣資料進行抓取與分析

1、對天氣資料進行抓取

import requests


from bs4 import beautifulsoup


import pandas as pd


def getaqi(url):


headers=


response=requests.get(url,headers=headers)


soup=beautifulsoup(response.text,'lxml')


table=soup.find('table')


df=pd.read_html(table.prettify(),header=0)


return df[0]


year=2018


cities=['beijing','shanghai']#,'shenzhen']


for city in cities:


dfs=


filename=city+'-'+str(year)+'-aqi.csv'


for month in range(1,3):


url=''+city+'-'+str(year)+'%02d'%month+'.html'


data=getaqi(url)


#dataframe pandas  to_sql


for df in dfs:


df.to_csv(filename,header=none,encoding='utf-8-sig',mode='a')
2、對資料進行分析

首先讀取csv檔案

%matplotlib inline


import matplotlib.pyplot as plt


import pandas as pd


import numpy as np


data=pd.read_csv(r'beijing-2018-aqi.csv',names=['date','level','aqi','rank','pm25','pm10','so2','no2','co','o3'])


data
摘取某列的資料

x=data[:31].date   # data['日期']


y=data[:31].pm25


plt.plot(x,y)
對某列進行處理，python中的map會根據提供的函式對指定的序列做對映

data['month']=data.date.map(lambda x:x[5:7])


data.head(10)
進行分組

aqi_mean=data.groupby('month')['aqi'].mean()


aqi_mean
繪圖設定橫座標的值

x=np.arange(1,13)


x_ticks=['%d月'%i for i in x]


print(x_ticks)
plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei']


plt.rcparams['axes.unicode_minus']=false


y=np.array(aqi_mean)


plt.xticks(x,x_ticks)


plt.plot(x,y,label='aqi per month')


plt.legend()
上面的前兩行讓畫出的圖的中文得以顯示出來，而不是顯示出亂碼。

計算資料

s1=data.query('month==["01","02","03"]').pm25.mean()


s2=data.query('month==["04","05","06"]').pm25.mean()


s3=data.query('month==["07","08","09"]').pm25.mean()


s4=data.query('month==["10","11","12"]').pm25.mean()


print(s1,s2,s3,s4)
round對浮點數進行處理，第乙個引數為需要處理的資料，第二個引數為保留的位數

s2=round(s2,2)


s3=round(s3,2)


s4=round(s4,2)


print(s1,s2,s3,s4)
畫餅圖

labels=['第%d季度'%i for i in [1,2,3,4]]


labels


pms=[s1,s2,s3,s4]


plt.pie(pms,labels=labels,autopct='%1.2f%%',explode=[0,0,0,0.3],shadow=true)


plt.axis('equal')
explode是為了突出餅圖的某一部分，shadow=true讓餅圖看上去有一些厚度

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