背景描述 1979-2021年 伦敦历史天气数据,英国伦敦希思罗机场附近的气象站记录的天气测量结果 数据说明 date- 记录的测量日期 - (int) cloud_cover - oktas 中的云量测量 - (float) sunshine- 以小时为单位的阳光测量 (hrs) - (float) global_radiation - 辐照度测量值,单位为瓦特每平方米 (W/m2) - (float) max_temp - 以摄氏度 (°C) 记录的最高温度 - (float) mean_temp - 以摄氏度 (°C) 为单位的平均温度 - (float) min_temp - 以摄氏度 (°C) 记录的最低温度 - (float) precipitation- 以毫米为单位的降水测量 (mm) - (float) pressure - 以帕斯卡 (Pa) 为单位的压力测量值 - (float) snow_depth - 以厘米 (cm) 为单位的雪深测量值 - (float) 用python做季节性降水变化代码
时间: 2024-02-29 12:51:25 浏览: 181
以下是一个简单的季节性降水变化代码示例,它使用Pandas和Matplotlib库来处理和可视化数据:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
data = pd.read_csv('london_weather.csv')
# 将日期转换为datetime格式,并将其设置为索引
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')
data.set_index('date', inplace=True)
# 按季节进行分组,并计算每个季节的总降水量
seasonal_data = data.groupby(pd.Grouper(freq='Q')).sum()['precipitation']
# 创建降水变化图表
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(seasonal_data.index, seasonal_data.values)
# 设置图表标题和轴标签
ax.set_title('季节性降水变化')
ax.set_xlabel('日期')
ax.set_ylabel('降水量 (mm)')
# 显示图表
plt.show()
```
该代码假设数据文件名为'london_weather.csv',并且在当前工作目录中可用。您可以根据需要更改文件名或路径。此外,代码使用Pandas的Grouper对象将数据按季节分组,然后计算每个季节的总降水量。最后,使用Matplotlib库创建一个简单的折线图来可视化降水变化。
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