爬墙40天天气数据并可视化 代码
时间: 2024-09-25 15:08:32 浏览: 33
爬取40天的天气数据并可视化通常涉及到网络爬虫技术、数据处理库(如Pandas)以及数据可视化库(如Matplotlib或Seaborn)。以下是简化的步骤和示例代码:
1. **安装必要的库**:
首先,你需要安装 `requests` (用于发送HTTP请求), `beautifulsoup4` (解析HTML内容) 和数据处理库如 `pandas`。
```bash
pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib seaborn
```
2. **获取天气数据**:
使用 `requests` 获取天气API的数据,例如 OpenWeatherMap 或者中国的某天气服务提供商。这里假设有一个名为 `get_weather_data()` 的函数用于获取40天数据。
```python
import requests
def get_weather_data(city, start_date, end_date):
# 替换为实际的API地址和参数
api_url = "https://api.weather.com/weather"
params = {"city": city, "start_date": start_date, "end_date": end_date}
response = requests.get(api_url, params=params)
data = response.json()
return data['daily']
```
3. **处理数据**:
将响应数据解析成Pandas DataFrame,方便后续分析。
```python
import pandas as pd
def process_weather_data(data):
df = pd.DataFrame(data['data'])
df['date'] = pd.to_datetime(df['time']['start'], unit='s')
return df.set_index('date')
weather_df = process_weather_data(get_weather_data('北京', '2023-01-01', '2023-01-40'))
```
4. **数据可视化**:
使用 Matplotlib 或 Seaborn 来绘制图表,比如日平均温度曲线图。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_theme(style="darkgrid")
plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(weather_df['temp'], label='Daily Temperature')
plt.title("40 Day Weather Data in Beijing")
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.legend()
plt.show()
```
注意,这个例子假设了API返回的是JSON格式,并且包含日期和每天的天气数据。实际情况可能会有所不同,需要根据API文档调整代码。另外,在爬取数据时,务必遵守数据提供者的使用条款,尤其是关于频率限制和数据所有权的问题。
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