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python采集天气数据并做数据可视化

作者：魔王不会哭

本文主要介绍了python采集天气数据并做数据可视化，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

前言

最近天气好像有了点小脾气，总是在万分晴朗得时候耍点小性子~

阴会天，下上一会的雨~提醒我们时刻记得带伞哦，不然会被雨淋或者被太阳公公晒到 😜

那么今天我就来分享一下采集天气数据 并做数据可视化的代码吧~

知识点:

动态数据抓包

requests发送请求

结构化+非结构化数据解析

开发环境:

如果安装python第三方模块:

代码实现:

采集天气数据代码

导入模块

import requests     # 第三方模块 提前安装  发送请求 (Python里面浏览器)  爆红是因为你没有安装模块
# 如果安装了 但还是爆红是因为什么呢? 解释器在pycharm里面配置的不对
import parsel
import csv
# 翻译插件

with open('天气.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f:
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerow(["日期", "最高温度", "最低温度", "天气", "风向", "城市"])
city_list = [54511, 58362, 59287, 59493]
for city in city_list:
    for year in range(2011, 2022):
        for month in range(1, 13):
            url = f'https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D={city}&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D={year}&date%5Bmonth%5D={month}'

1. 发送请求

            response = requests.get(url=url)
            # <Response [200]>: 请求成功

2. 获取数据

            # json数据传输格式
            json_data = response.json()
            # 字典类型数据

3. 解析数据

            # 结构化数据解析
            html_data = json_data['data']
            selector = parsel.Selector(html_data)
            # 正则 css xpath json字典数据解析
            tr_list = selector.css('.history-table tr')
            # tr_list[1:] 从列表的第二个元素开始取
            for tr in tr_list[1:]:
                # <X>fhwaeuifhwiuf</X>
                td = tr.css('td::text').getall()
                if td[2] == '°':
                    td[2] = td[1]
                if city == 54511:
                    td.append("北京")
                elif city == 58362:
                    td.append("上海")
                elif city == 59287:
                    td.append("广州")
                elif city == 59493:
                    td.append("深圳")
                print(td)
                # 文件名 写入方式 追加写入  编码方式 utf-8  数据空行
                with open('天气.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f:
                    csv_writer = csv.writer(f)
                    csv_writer.writerow(td)

数据分析代码

导入包

import pandas as pd
import datetime
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.commons.utils import JsCode

读入数据

data = pd.read_csv('天气.csv')
data

数据预览

data.sample(5)

data.info()

分割日期/星期

data[['日期','星期']] = data['日期'].str.split(' ',expand=True,n=1)
data

去除多余字符

data[['最高温度','最低温度']] = data[['最高温度','最低温度']].apply(lambda x: x.str.replace('°',''))
data.head()

计算下雪天气

data.loc[data['天气'].str.contains('雪'),'下雪吗']='是'
data.fillna('否',inplace=True)

分割日期时间

data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
data[['最高温度','最低温度']] = data[['最高温度','最低温度']].astype('int')

data['年份'] = data['日期'].dt.year
data['月份'] = data['日期'].dt.month
data['日'] = data['日期'].dt.day
# 预览
data.sample(5)

各城市初雪的时间

s_data = data[data['下雪吗']=='是']
s_data[(s_data['月份']>=9)].groupby('年份').first().reset_index()

各城市下雪天气分布

s_data.groupby(['城市','年份'])['日期'].count().to_frame('下雪天数').reset_index()

做透视表

data_bj = data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '北京')]
data_bj = data_bj.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()

data_pivot =  pd.pivot(data_bj,
                values='日期',
                index='月份',
                columns='天气')
data_pivot = data_pivot.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot.sort_index(ascending=False,inplace=True)
# 资料、解答、教程可加Q ：261823976免费领      
data_pivot

北上广深2021年10月份天气热力图分布

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import seaborn as sns

#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] 
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14  
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})  
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216']) 
# 绘制热力图

ax = sns.heatmap(data_pivot, cmap=cmap, vmax=30, 
                 annot=True, # 热力图上显示数值
                 linewidths=0.5,
                ) 
# 将x轴刻度放在最上面
ax.xaxis.set_ticks_position('top') 
plt.title('北京最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()

data_gz= data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '广州')]
data_gz = data_gz.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()
data_sz= data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '深圳')]
data_sz = data_sz.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()
data_sh= data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '上海')]
data_sh = data_sh.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()

data_pivot_sz =  pd.pivot(data_sz,
                values='日期',
                index='月份',
                columns='天气')
data_pivot_sz = data_pivot_sz.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot_sz.sort_index(ascending=False,inplace=True)

#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] 
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14  
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})  
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216']) 
# 绘制热力图

ax_sz = sns.heatmap(data_pivot_sz, cmap=cmap, vmax=31, 
                 annot=True, # 热力图上显示数值
                 linewidths=0.5,
                ) 
# 将x轴刻度放在最上面
ax_sz.xaxis.set_ticks_position('top') 
plt.title('深圳最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()

data_pivot_gz =  pd.pivot(data_gz,
                values='日期',
                index='月份',
                columns='天气')
data_pivot_gz = data_pivot_gz.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot_gz.sort_index(ascending=False,inplace=True)

#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] 
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14  
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})  
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216']) 
# 绘制热力图

ax_sz = sns.heatmap(data_pivot_gz, cmap=cmap, vmax=31, 
                 annot=True, # 热力图上显示数值
                 linewidths=0.5,
                ) 
# 将x轴刻度放在最上面
ax_sz.xaxis.set_ticks_position('top') 
plt.title('广州最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()
# 资料、解答、教程可加Q ：261823976免费领      
data_pivot_sh =  pd.pivot(data_sh,
                values='日期',
                index='月份',
                columns='天气')
data_pivot_sh = data_pivot_sh.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot_sh.sort_index(ascending=False,inplace=True)

#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei'] 
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14  
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})  
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216']) 
# 绘制热力图

ax_sz = sns.heatmap(data_pivot_sh, cmap=cmap, vmax=31, 
                 annot=True, # 热力图上显示数值
                 linewidths=0.5,
                ) 
# 将x轴刻度放在最上面
ax_sz.xaxis.set_ticks_position('top') 
plt.title('上海最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()

data_bj = data[(data['城市']=='北京') & (data['年份'] == 2021)]
data_bj['日期'] = pd.to_datetime(data_bj.日期,format="%Y年%m月%d日")
data_bj = data_bj.sort_values(by='日期',ascending=True)

北京2021年每日最高最低温度变化

color0 = ['#FF76A2','#24ACE6']
color_js0 = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,
    [{offset: 0, color: '#FFC0CB'}, {offset: 1, color: '#ed1941'}], false)"""
color_js1 = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,
    [{offset: 0, color: '#FFFFFF'}, {offset: 1, color: '#009ad6'}], false)"""

tl = Timeline()
for i in range(0,len(data_bj)):
    coordy_high = list(data_bj['最高温度'])[i]
    coordx = list(data_bj['日期'])[i]
    coordy_low = list(data_bj['最低温度'])[i]
    x_max = list(data_bj['日期'])[i]+datetime.timedelta(days=10)
    y_max = int(max(list(data_bj['最高温度'])[0:i+1]))+3
    y_min = int(min(list(data_bj['最低温度'])[0:i+1]))-3
    title_date = list(data_bj['日期'])[i].strftime('%Y-%m-%d')
    c = (
        Line(
            init_opts=opts.InitOpts(
            theme='dark',
            #设置动画
            animation_opts=opts.AnimationOpts(animation_delay_update=800),#(animation_delay=1000, animation_easing="elasticOut"),
            #设置宽度、高度
            width='1500px',
            height='900px', )
        )
        .add_xaxis(list(data_bj['日期'])[0:i])
        .add_yaxis(
            series_name="",
            y_axis=list(data_bj['最高温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False,
            linestyle_opts={
                   'normal': {
                       'width': 3,
                       'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, 0.5)',
                       'shadowBlur': 5,
                       'shadowOffsetY': 10,
                       'shadowOffsetX': 10,
                       'curve': 0.5,
                       'color': JsCode(color_js0)
                   }
               },
            itemstyle_opts={
            "normal": {
                "color": JsCode(
                    """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{
                offset: 0,
                color: '#ed1941'
            }, {
                offset: 1,
                color: '#009ad6'
            }], false)"""
                ),
                "barBorderRadius": [45, 45, 45, 45],
                "shadowColor": "rgb(0, 160, 221)",
            }
        },

        )
        .add_yaxis(
            series_name="",
            y_axis=list(data_bj['最低温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False,
#             linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=color0[1],width=3),
            itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js1)),
            linestyle_opts={
                   'normal': {
                       'width': 3,
                       'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, 0.5)',
                       'shadowBlur': 5,
                       'shadowOffsetY': 10,
                       'shadowOffsetX': 10,
                       'curve': 0.5,
                       'color': JsCode(color_js1)
                   }
               },
        )
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts("北京2021年每日最高最低温度变化\n\n{}".format(title_date),pos_left=330,padding=[30,20]),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="time",max_=x_max),#, interval=10,min_=i-5,split_number=20,axistick_opts=opts.AxisTickOpts(length=2500),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="grey"))
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=y_min,max_=y_max),#坐标轴颜色,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="grey"))
        )
    )
    tl.add(c, "{}".format(list(data_bj['日期'])[i]))
    tl.add_schema(
        axis_type='time',
        play_interval=100,  # 表示播放的速度
        pos_bottom="-29px",
        is_loop_play=False, # 是否循环播放
        width="780px",
        pos_left='30px',
        is_auto_play=True,  # 是否自动播放。
        is_timeline_show=False)
tl.render_notebook()
# 资料、解答、教程可加Q ：261823976免费领      
data_10 = data[(data['年份'] == 2021) & ( data['月份'] == 10)]
data_10.head()

尾语

到此这篇关于python采集天气数据并做数据可视化的文章就介绍到这了,更多相关python采集天气可视化内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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