Python爬虫爬取池州2023年10月份到11月的天气情况并进行可视化分析代码。

要在Python中爬取池州2023年10月至11月的天气情况并进行可视化分析，你需要使用`requests`库来获取网页数据，`BeautifulSoup`或`lxml`库来解析HTML，以及像`pandas`和`matplotlib`这样的数据分析和绘图库。这里提供一个大致的流程和代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 指定要爬取的网址，这里假设是一个天气预报API或包含历史天气数据的网站
url_template = "https://example.com/weather/pizhou/monthly?start_date=2023-10&end_date=2023-11"

# 定义一个函数来获取单个月份的天气数据
def get_weather_data(month):
    url = url_template.replace("2023-10", f"2023-{month}")
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 解析数据部分，这取决于实际的HTML结构
    data = parse_weather_data(soup)  # 这里需要你自己实现这个函数
    return data

# 获取10月和11月的天气数据
weather_10 = get_weather_data(10)
weather_11 = get_weather_data(11)

# 合并两个DataFrame
all_weather_data = pd.concat([weather_10, weather_11], ignore_index=True)

# 数据清洗和预处理
# ...

# 将日期作为索引
all_weather_data['date'] = pd.to_datetime(all_weather_data['date'])
all_weather_data.set_index('date', inplace=True)

# 可视化平均温度变化
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(all_weather_data['temperature'], label='Temperature')
plt.title('Weather Data for Pizhou (Oct & Nov 2023)')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.legend()
plt.show()

# 其他可视化选项：添加降雨量、最高/最低气温等
# ...

请注意，上述代码是通用示例，实际操作中需要根据目标网站的具体结构进行调整。同时，某些天气数据可能需要付费或权限才能访问，也请遵守相关法律法规和网站条款。