Python天气数据可视化

在Python中，天气数据可视化是一个常见的应用场景，通常涉及到获取天气API的数据、处理和分析数据，然后使用数据可视化库如matplotlib、seaborn或Plotly来展示结果。以下是一个简要的步骤和示例：

1. **获取数据**：首先，你需要使用Python的requests库或其他第三方库（如pyweatherbit或openweathermap）来获取实时或历史天气数据。确保你有API密钥，并按照文档指示进行请求。

2. **数据处理**：获取的数据通常是一个JSON或XML文件，你需要解析并将其转化为Pandas DataFrame以便进一步操作。可能需要清洗数据，填充缺失值，以及转换日期格式。

3. **数据可视化**：
- **基本图表**：例如，你可以创建折线图显示温度随时间的变化，柱状图比较不同城市的气温，或饼图展示天气分布等。
- **地图可视化**：使用geopandas和folium可以将地理位置信息与天气数据结合，创建交互式的天气地图。
- **热力图**：根据气温或湿度创建热力图，展示空间内的变化趋势。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import geopandas as gpd
import folium

# 假设df是处理后的DataFrame
df.plot(kind='line', x='date', y='temperature')
plt.show()

# 使用geopandas和folium创建地图
world = gpd.read_file(gpd.datasets.get_path('naturalearth_lowres'))
map = folium.Map(location=[df['latitude'].mean(), df['longitude'].mean()])
folium.Choropleth(data=world, columns=['name', 'temperature']).add_to(map)
map.save("weather_map.html")