请你将下面这个接口的数据爬取下来并且以csv的格式输出,并突出字段lat和lng,并且写出python代码,这是接口https://gpminvestments.com/wp-json/wpgmza/v1/features/base64eJyrVkrLzClJLVKyUqqOUcpNLIjPTIlRsopRMo9R0gEJFGeUFni6FAPFomOBAsmlxSX5uW6ZqTkpELFapVoABk8WwA
时间: 2023-02-26 09:00:08 浏览: 40
下面是python代码来爬取上述接口的数据,并以csv格式输出:
```
import requests
import csv
url = "https://gpminvestments.com/wp-json/wpgmza/v1/features/base64eJyrVkrLzClJLVKyUqqOUcpNLIjPTIlRsopRMo9R0gEJFGeUFni6FAPFomOBAsmlxSX5uW6ZqTkpELFapVoABk8WwA"
response = requests.get(url)
data = response.json()
with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerow(['lat', 'lng'])
for feature in data:
writer.writerow([feature['lat'], feature['lng']])
```
该代码首先通过`requests`库的`get`方法请求接口数据,然后使用`json`方法解析为Python字典。接下来,代码使用csv库写入数据到文件`output.csv`中,并突出字段`lat`和`lng`。
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python爬取台风数据并进行路径可视化处理给出代码
好的!以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用 Python 爬取台风数据并进行路径可视化处理。这里我们使用的是中国气象局的台风数据:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
# 爬取数据
url = 'http://www.nmc.cn/f/rest/passed/typhoon?userId=×tamp=1627634548372'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 解析数据
data = []
for item in soup.find_all('item'):
typhoon_id = item.typhoonid.string
typhoon_name = item.typhoonname.string
typhoon_time = item.time.string
typhoon_lat = item.lat.string
typhoon_lon = item.lon.string
typhoon_wind = item.wind.string
typhoon_pressure = item.pressure.string
data.append([typhoon_id, typhoon_name, typhoon_time, typhoon_lat, typhoon_lon, typhoon_wind, typhoon_pressure])
# 转换为 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['id', 'name', 'time', 'lat', 'lon', 'wind', 'pressure'])
df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 转换日期格式
df['lat'] = pd.to_numeric(df['lat']) / 10 # 转换纬度格式
df['lon'] = pd.to_numeric(df['lon']) / 10 # 转换经度格式
# 绘制地图
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.stock_img()
ax.coastlines()
# 绘制路径
for name, group in df.groupby('name'):
ax.plot(group['lon'], group['lat'], label=name)
# 添加图例
ax.legend(loc='upper left', fontsize='large')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码会爬取中国气象局的台风数据,并将台风的路径绘制在地图上。需要注意的是,这里使用了 cartopy 库进行地图投影和绘制,需要提前安装。另外,由于中国气象局的数据可能会有更新或者变动,这段代码的运行结果可能与实际情况略有出入。
python爬取2018年黄蜂的台风数据并进行路径可视化处理给出代码
好的,以下是一个示例代码,展示了如何使用 Python 爬取2018年黄蜂的台风数据并进行路径可视化处理:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
# 爬取数据
url = 'http://typhoon.nmc.cn/weatherservice/typhoon/jsons/list_2018.json'
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 解析数据
typhoon = None
for item in data:
if item['name'] == 'Huangjian':
typhoon = item
break
if typhoon is None:
print('未找到指定台风数据!')
exit()
# 转换为 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(typhoon['data'], columns=['time', 'lat', 'lon', 'wind', 'pressure'])
df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 转换日期格式
df['lat'] = pd.to_numeric(df['lat']) # 转换纬度格式
df['lon'] = pd.to_numeric(df['lon']) # 转换经度格式
# 绘制地图
fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree())
ax.stock_img()
ax.coastlines()
# 绘制路径
ax.plot(df['lon'], df['lat'], label='Huangjian')
# 添加图例
ax.legend(loc='upper left', fontsize='large')
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码会爬取2018年所有台风的数据,并从中筛选出名称为“Huangjian”的台风数据。然后将该台风的路径绘制在地图上。需要注意的是,这里使用了 cartopy 库进行地图投影和绘制,需要提前安装。另外,由于数据来源可能会有更新或者变动,这段代码的运行结果可能与实际情况略有出入。