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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　　发布时间：2022-07-16 15:26:39　

标签：python,天气,可视化

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:

python 3.8 运行代码
pycharm 2021.2 辅助敲代码
requests

如果安装python第三方模块:

win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests) 回车
在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

代码实现:

发送请求
获取数据
解析数据
保存数据

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()