如何用Python获取和处理夏季每天每小时的平均降水。

在Python中，获取和处理夏季每天每小时的平均降水量通常需要结合天气数据API（如OpenWeatherMap、NOAA等）和数据分析库，例如pandas。以下是基本步骤：

1. **安装必要的库**:
首先，确保已安装`requests`库用于发送HTTP请求，以及`pandas`进行数据处理。

   pip install requests pandas

2. **访问API**:
使用API的关键在于获取天气历史数据。以OpenWeatherMap为例，你需要注册并获得API key，然后编写代码来调用他们的历史天气数据API，比如这个URL格式（替换 `{city_id}` 和 `{api_key}`）：

   url = f'http://api.openweathermap.org/data/2.5/history/city?id={city_id}&mode=json&appid={api_key}&start=YYYY-MM-DD&end=YYYY-MM-DD'
   response = requests.get(url)
   data = response.json()

3. **解析数据**:
数据通常是JSON格式，使用`pandas`可以轻松转换成DataFrame，并提取出降水量信息。假设降水量在`data`中是`'rain': {'3h': value}`这样的结构。

4. **计算平均值**:
对于每天每小时的数据，你可以按日期和时间分组，然后计算每个时间点的3小时平均降水量：

   df = pd.DataFrame(data['list'])
   grouped_data = df.groupby(['dt', pd.Grouper(freq='H')])['rain.3h'].mean().reset_index()
   summer_data = grouped_data[grouped_data['dt'].dt.month == 7]  # 筛选夏季数据
   hourly_average_rain = summer_data.groupby('dt').mean()  # 按天计算平均值

5. **处理缺失值和异常值**:
可能会遇到缺失值或异常值，可以适当填充或删除它们。

6. **可视化结果**:
可以使用matplotlib或其他绘图库来展示每天的平均降水量趋势。