基于Python的天气数据可视化分析实例

以下是一个基于Python的天气数据可视化分析实例：

首先，需要获取天气数据。可以从一些免费的天气API中获取数据，例如OpenWeatherMap、AccuWeather等。这里以OpenWeatherMap为例，需要注册一个API Key，然后使用Python的requests库发送API请求获取数据。

import requests

API_KEY = "your_api_key"
city = "Shanghai"
url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={API_KEY}"

response = requests.get(url)
data = response.json()

接下来，需要对数据进行处理和分析。这里可以使用Pandas库来处理数据。将API返回的JSON数据转换为Pandas的DataFrame对象，然后进行数据清洗和计算。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "city": [data["name"]],
    "description": [data["weather"][0]["description"]],
    "temperature": [data["main"]["temp"] - 273.15],
    "humidity": [data["main"]["humidity"]],
    "wind_speed": [data["wind"]["speed"]],
    "wind_direction": [data["wind"]["deg"]]
})

最后，需要将数据可视化。可以使用Matplotlib库来绘制图表。这里绘制一个折线图显示温度随时间的变化。

import matplotlib.pyplot as plt

url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast?q={city}&appid={API_KEY}"
response = requests.get(url)
data = response.json()

df = pd.DataFrame({
    "time": [item["dt"] for item in data["list"]],
    "temperature": [(item["main"]["temp"] - 273.15) for item in data["list"]]
})
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"], unit="s")

plt.plot(df["time"], df["temperature"])
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Temperature (Celsius)")
plt.title(f"Weather forecast for {city}")
plt.show()

这样就可以得到一个简单的天气数据可视化分析实例。当然，还可以根据自己的需求和数据进行更加复杂和精细的分析和可视化。