【python数据可视化】利用Python爬取天气数据并实现数据可视化，绘制天气轮播图

用Python爬虫抓取全年天气数据并绘制天气轮播图

一、运行结果：

二、代码展示：

由csv文件生成↓

接下来是绘制天气轮播图

运行结果：

完整代码请看这里↓👇

提醒制作这个项目你需要执行以下几个步骤：

确定数据源：找到一个提供长沙天气数据的API或网站。常见的天气数据API包括天气通、和风天气、OpenWeatherMap等。
编写爬虫脚本 ：使用requests库从选定的数据源抓取天气数据。如果数据源是API，你可能需要API密钥和遵循其文档来发送请求。
数据清洗和整理 ：使用pandas或其他数据处理工具将抓取的数据整理成易于分析的格式。
数据可视化 ：使用matplotlib、seaborn、plotly或Pyecharts等库绘制天气轮播图。由于"天气轮播图"这个术语可能指的是多种不同的可视化形式（比如时间序列图、热力图、雷达图等），你需要根据具体需求选择适当的图表类型。
运行脚本并查看结果：运行你的Python脚本，并查看生成的图表。

以下是一个简化的示例流程，假设你已经找到了一个提供长沙天气数据的API，并且该API返回的是JSON格式的数据：

步骤 1: 安装必要的库

python 复制代码

pip install requests pandas matplotlib

步骤 2: 编写爬虫脚本

python 复制代码

import requests  
import pandas as pd  
  
def fetch_weather_data(api_url, api_key, start_date, end_date):  
    # 这里只是一个示例，你需要根据实际的API文档来构建请求参数  
    # 注意：下面的URL和参数是虚构的，你需要替换为真实的API信息  
    params = {  
        'key': api_key,  
        'location': 'Changsha',  # 长沙的地理位置代码或名称  
        'start': start_date,  # 开始日期，如'2023-01-01'  
        'end': end_date,  # 结束日期，如'2023-12-31'  
        # 可能还需要其他参数，如时间间隔、数据类型等  
    }  
    response = requests.get(api_url, params=params)  
    if response.status_code == 200:  
        data = response.json()  
        # 这里假设data是一个包含天气数据的列表，每个元素是一个字典  
        # 你需要根据实际的JSON结构来解析数据  
        return [item for item in data['list']]  # 假设数据在'list'键下  
    else:  
        print(f"Error fetching data: {response.status_code}")  
        return []  
  
# 示例用法  
api_url = 'https://api.example.com/weather'  # 替换为真实的API URL  
api_key = 'YOUR_API_KEY'  # 替换为你的API密钥  
start_date = '2023-01-01'  
end_date = '2023-12-31'  
weather_data = fetch_weather_data(api_url, api_key, start_date, end_date)  
  
# 将数据转换为DataFrame（假设每个字典包含'date'、'temperature'等键）  
df = pd.DataFrame(weather_data)  
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])  # 假设'date'列是日期字符串  
df.set_index('date', inplace=True)  # 将日期设置为索引

复制代码

步骤 3: 数据可视化

假设你想绘制一个展示长沙全年温度变化的折线图：

python 复制代码

import matplotlib.pyplot as plt  
  
# 绘制温度变化的折线图  
plt.figure(figsize=(12, 6))  
plt.plot(df.index, df['temperature'], marker='o')  # 假设'temperature'是温度列  
plt.title('长沙全年温度变化')  
plt.xlabel('日期')  
plt.ylabel('温度（℃）')  
plt.grid(True)  
plt.show()

注意：上面的代码只是一个示例，你需要根据实际的API返回的数据结构和你的可视化需求来调整代码。如果API返回的数据包含其他天气指标（如降雨量、风速等），你可以相应地调整数据清洗和可视化的部分。

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