天气数据保存到csv
时间: 2023-08-25 08:04:19 浏览: 72
将天气数据保存到CSV文件可以使用Python的CSV模块。下面是一个简单的示例代码来保存天气数据到CSV文件:
```python
import csv
weather_data = [
['City', 'Country', 'Temperature'],
['Beijing', 'China', '25'],
['New York', 'USA', '20'],
['London', 'UK', '18']
]
with open('weather_data.csv', mode='w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
for data in weather_data:
writer.writerow(data)
```
这个代码将一个包含天气数据的列表写入到名为"weather_data.csv"的CSV文件中。第一行是表头,后面的行包含了城市、国家和温度的数据。注意要使用`newline=''`参数来避免写入文件时出现多余的空行。
相关问题
csv 天气数据 下载
CSV天气数据下载是指从某个提供天气数据的网站或数据库中获取并下载CSV格式的天气数据文件。CSV是一种常见的纯文本文件格式,用于存储表格数据,它的优点是简单易用,可以通过各种软件(如表格处理软件和编程语言)进行读取、处理和分析。
CSV天气数据下载通常需要以下几个步骤:
1. 确定获取数据的来源。可以从各种天气服务网站、气象机构或其他数据提供者获取CSV格式的天气数据。
2. 打开数据源网站或数据库。在浏览器中打开天气数据提供者的网站,并找到提供CSV格式下载的选项。有些网站可能需要注册或者登录账户才能获取下载权限。
3. 寻找合适的数据集或参数。根据自己的需求,在数据源中找到所需的地区、时间范围和天气参数等,然后选择下载CSV格式的数据文件。
4. 点击下载链接或按钮。一般来说,数据源网站会提供下载链接或按钮,点击后会开始下载CSV数据文件。根据网速和文件大小,下载时间可能会有所不同。
5. 保存并解压CSV文件。下载完成后,将文件保存到本地计算机上合适的位置,并用解压软件解压(如果数据源提供的是压缩文件)
6. 使用CSV数据。下载完成后,可以使用各种软件打开CSV文件,如Microsoft Excel、谷歌表格或编程语言如Python等。根据需要,可以进行数据分析、可视化、统计或其他操作。
总之,CSV天气数据下载是一种获取天气数据的方式,通过确定数据来源、打开数据源网站、选择数据集、点击下载链接、保存和解压文件,最后使用各种软件进行数据处理和分析。
用2345天气网站爬取曲阳县2017年的天气数据,并用csv格式进行保存
好的,以下是使用 Python 爬虫爬取2345天气网站曲阳县2017年历史天气数据并保存为 csv 文件的示例代码:
``` python
import csv
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url_prefix = 'https://tianqi.2345.com/wea_history/69720.htm?y='
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
with open('quyang_2017_weather.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
fieldnames = ['date', 'weather']
writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
for month in range(1, 13):
url = url_prefix + '2017&m=' + str(month)
r = requests.get(url, headers=headers)
r.encoding = 'gbk' # 2345天气网站使用gbk编码
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
weather_list = soup.select('.tqtongji1 tr')
for weather in weather_list:
date = weather.select('td')[0].text
weather_detail = weather.select('td')[1].text
writer.writerow({'date': date, 'weather': weather_detail})
```
以上代码中,我们使用了循环遍历的方式,分别对2017年的每个月份进行了数据爬取和保存。其余部分与之前的代码类似。
需要注意的是,该代码只爬取了曲阳县的历史天气数据,如果需要爬取其他地区的历史天气数据,需要修改 url 中的地区代码。同时,该代码可能需要较长的时间来完成全部数据的爬取,需要耐心等待。