Python采集天气数据，做可视化分析【附源码】

知识点:

动态数据抓包
requests发送请求
结构化+非结构化数据解析

开发环境:

python 3.8 运行代码
pycharm 2021.2 辅助敲代码
requests

如果安装python第三方模块:

win + R 输入 cmd 点击确定, 输入安装命令 pip install 模块名 (pip install requests)回车
在pycharm中点击Terminal(终端) 输入安装命令

代码实现:

发送请求
获取数据
解析数据
保存数据

采集天气数据代码

导入模块

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import requests     # 第三方模块 提前安装  发送请求 (Python里面浏览器)  爆红是因为你没有安装模块
# 如果安装了 但还是爆红是因为什么呢? 解释器在pycharm里面配置的不对
import parsel
import csv
# 翻译插件

with open('天气.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f:csv_writer = csv.writer(f)csv_writer.writerow(["日期", "最高温度", "最低温度", "天气", "风向", "城市"])
city_list = [54511, 58362, 59287, 59493]
for city in city_list:for year in range(2011, 2022):for month in range(1, 13):url = f'https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D={city}&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D={year}&date%5Bmonth%5D={month}'

1. 发送请求

response = requests.get(url=url)
# <Response [200]>: 请求成功

2. 获取数据

# json数据传输格式
json_data = response.json()
# 字典类型数据

3.解析数据

 # 结构化数据解析html_data = json_data['data']selector = parsel.Selector(html_data)# 正则 css xpath json字典数据解析tr_list = selector.css('.history-table tr')# tr_list[1:] 从列表的第二个元素开始取for tr in tr_list[1:]:# <X>fhwaeuifhwiuf</X>td = tr.css('td::text').getall()if td[2] == '°':td[2] = td[1]if city == 54511:td.append("北京")elif city == 58362:td.append("上海")elif city == 59287:td.append("广州")elif city == 59493:td.append("深圳")print(td)# 文件名 写入方式 追加写入  编码方式 utf-8  数据空行with open('天气.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f:csv_writer = csv.writer(f)csv_writer.writerow(td)

数据分析代码

导入包

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import pandas as pd
import datetime
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import *
from pyecharts.commons.utils import JsCode

读入数据

data = pd.read_csv('天气.csv')
data

数据预览

data.sample(5)data.info()

分割日期/星期

data[['日期','星期']] = data['日期'].str.split(' ',expand=True,n=1)
data

去除多余字符

data[['最高温度','最低温度']] = data[['最高温度','最低温度']].apply(lambda x: x.str.replace('°',''))
data.head()

计算下雪天气

data.loc[data['天气'].str.contains('雪'),'下雪吗']='是'
data.fillna('否',inplace=True)

分割日期时间

data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期'])
data[['最高温度','最低温度']] = data[['最高温度','最低温度']].astype('int')data['年份'] = data['日期'].dt.year
data['月份'] = data['日期'].dt.month
data['日'] = data['日期'].dt.day
# 预览
data.sample(5)

各城市初雪的时间

s_data = data[data['下雪吗']=='是']
s_data[(s_data['月份']>=9)].groupby('年份').first().reset_index()

各城市下雪天气分布

s_data.groupby(['城市','年份'])['日期'].count().to_frame('下雪天数').reset_index()

做透视表

data_bj = data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '北京')]
data_bj = data_bj.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()data_pivot =  pd.pivot(data_bj,values='日期',index='月份',columns='天气')
data_pivot = data_pivot.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot.sort_index(ascending=False,inplace=True)
data_pivot
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北上广深2021年10月份天气热力图分布

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.colors as mcolors
import seaborn as sns#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei']
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216'])
# 绘制热力图ax = sns.heatmap(data_pivot, cmap=cmap, vmax=30, annot=True, # 热力图上显示数值linewidths=0.5,)
# 将x轴刻度放在最上面
ax.xaxis.set_ticks_position('top')
plt.title('北京最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()data_gz= data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '广州')]
data_gz = data_gz.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()
data_sz= data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '深圳')]
data_sz = data_sz.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()
data_sh= data[(data['年份'] == 2021) & (data['城市'] == '上海')]
data_sh = data_sh.groupby(['月份','天气'], as_index=False)['日期'].count()python学习交流Q群：770699889 ### 源码领取
data_pivot_sz =  pd.pivot(data_sz,values='日期',index='月份',columns='天气')
data_pivot_sz = data_pivot_sz.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot_sz.sort_index(ascending=False,inplace=True)#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei']
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216'])
# 绘制热力图ax_sz = sns.heatmap(data_pivot_sz, cmap=cmap, vmax=31, annot=True, # 热力图上显示数值linewidths=0.5,)
# 将x轴刻度放在最上面
ax_sz.xaxis.set_ticks_position('top')
plt.title('深圳最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()data_pivot_gz =  pd.pivot(data_gz,values='日期',index='月份',columns='天气')
data_pivot_gz = data_pivot_gz.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot_gz.sort_index(ascending=False,inplace=True)#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei']
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216'])
# 绘制热力图ax_sz = sns.heatmap(data_pivot_gz, cmap=cmap, vmax=31, annot=True, # 热力图上显示数值linewidths=0.5,)
# 将x轴刻度放在最上面
ax_sz.xaxis.set_ticks_position('top')
plt.title('广州最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()
data_pivot_sh =  pd.pivot(data_sh,values='日期',index='月份',columns='天气')
data_pivot_sh = data_pivot_sh.astype('float')
# 按照 索引年月倒序排序
data_pivot_sh.sort_index(ascending=False,inplace=True)#设置全局默认字体 为 雅黑
plt.rcParams['font.family'] = ['Microsoft YaHei']
# 设置全局轴标签字典大小
plt.rcParams["axes.labelsize"] = 14
# 设置背景
sns.set_style("darkgrid",{"font.family":['Microsoft YaHei', 'SimHei']})
# 设置画布长宽 和 dpi
plt.figure(figsize=(18,8),dpi=100)
# 自定义色卡
cmap = mcolors.LinearSegmentedColormap.from_list("n",['#95B359','#D3CF63','#E0991D','#D96161','#A257D0','#7B1216'])
# 绘制热力图ax_sz = sns.heatmap(data_pivot_sh, cmap=cmap, vmax=31, annot=True, # 热力图上显示数值linewidths=0.5,)
# 将x轴刻度放在最上面
ax_sz.xaxis.set_ticks_position('top')
plt.title('上海最近10个月天气分布',fontsize=16) #图片标题文本和字体大小
plt.show()data_bj = data[(data['城市']=='北京') & (data['年份'] == 2021)]
data_bj['日期'] = pd.to_datetime(data_bj.日期,format="%Y年%m月%d日")
data_bj = data_bj.sort_values(by='日期',ascending=True)

北京2021年每日最高最低温度变化

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color0 = ['#FF76A2','#24ACE6']
color_js0 = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,[{offset: 0, color: '#FFC0CB'}, {offset: 1, color: '#ed1941'}], false)"""
color_js1 = """new echarts.graphic.LinearGradient(0, 1, 0, 0,[{offset: 0, color: '#FFFFFF'}, {offset: 1, color: '#009ad6'}], false)"""tl = Timeline()
for i in range(0,len(data_bj)):coordy_high = list(data_bj['最高温度'])[i]coordx = list(data_bj['日期'])[i]coordy_low = list(data_bj['最低温度'])[i]x_max = list(data_bj['日期'])[i]+datetime.timedelta(days=10)y_max = int(max(list(data_bj['最高温度'])[0:i+1]))+3y_min = int(min(list(data_bj['最低温度'])[0:i+1]))-3title_date = list(data_bj['日期'])[i].strftime('%Y-%m-%d')c = (Line(init_opts=opts.InitOpts(theme='dark',#设置动画animation_opts=opts.AnimationOpts(animation_delay_update=800),#(animation_delay=1000, animation_easing="elasticOut"),#设置宽度、高度width='1500px',height='900px', )).add_xaxis(list(data_bj['日期'])[0:i]).add_yaxis(series_name="",y_axis=list(data_bj['最高温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False,linestyle_opts={'normal': {'width': 3,'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, 0.5)','shadowBlur': 5,'shadowOffsetY': 10,'shadowOffsetX': 10,'curve': 0.5,'color': JsCode(color_js0)}},itemstyle_opts={"normal": {"color": JsCode("""new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, [{offset: 0,color: '#ed1941'}, {offset: 1,color: '#009ad6'}], false)"""),"barBorderRadius": [45, 45, 45, 45],"shadowColor": "rgb(0, 160, 221)",}},).add_yaxis(series_name="",y_axis=list(data_bj['最低温度'])[0:i], is_smooth=True,is_symbol_show=False,
#             linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color=color0[1],width=3),itemstyle_opts=opts.ItemStyleOpts(color=JsCode(color_js1)),linestyle_opts={'normal': {'width': 3,'shadowColor': 'rgba(0, 0, 0, 0.5)','shadowBlur': 5,'shadowOffsetY': 10,'shadowOffsetX': 10,'curve': 0.5,'color': JsCode(color_js1)}},).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts("北京2021年每日最高最低温度变化\n\n{}".format(title_date),pos_left=330,padding=[30,20]),xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="time",max_=x_max),#, interval=10,min_=i-5,split_number=20,axistick_opts=opts.AxisTickOpts(length=2500),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="grey"))yaxis_opts=opts.AxisOpts(min_=y_min,max_=y_max),#坐标轴颜色,axisline_opts=opts.AxisLineOpts(linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(color="grey"))))tl.add(c, "{}".format(list(data_bj['日期'])[i]))tl.add_schema(axis_type='time',play_interval=100,  # 表示播放的速度pos_bottom="-29px",is_loop_play=False, # 是否循环播放width="780px",pos_left='30px',is_auto_play=True,  # 是否自动播放。is_timeline_show=False)
tl.render_notebook()
data_10 = data[(data['年份'] == 2021) & ( data['月份'] == 10)]
data_10.head()

北上广深10月份每日最高气温变化

# 背景色
background_color_js = ("new echarts.graphic.LinearGradient(0, 0, 0, 1, ""[{offset: 0, color: '#c86589'}, {offset: 1, color: '#06a7ff'}], false)"
)# 线条样式
linestyle_dic = { 'normal': {'width': 4,  'shadowColor': '#696969', 'shadowBlur': 10,  'shadowOffsetY': 10,  'shadowOffsetX': 10,  }}timeline = Timeline(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px',height='600px'))bj, gz, sh, sz= [], [], [], []
all_max = []
x_data = data_10[data_10['城市'] == '北京']['日'].tolist()
for d_time in range(len(x_data)):bj.append(data_10[(data_10['日'] == x_data[d_time]) & (data_10['城市']=='北京')]["最高温度"].values.tolist()[0])gz.append(data_10[(data_10['日'] == x_data[d_time]) & (data_10['城市']=='广州')]["最高温度"].values.tolist()[0])sh.append(data_10[(data_10['日'] == x_data[d_time]) & (data_10['城市']=='上海')]["最高温度"].values.tolist()[0])sz.append(data_10[(data_10['日'] == x_data[d_time]) & (data_10['城市']=='深圳')]["最高温度"].values.tolist()[0])line = (Line(init_opts=opts.InitOpts(bg_color=JsCode(background_color_js),width='980px',height='600px')).add_xaxis(x_data,).add_yaxis('北京',bj,symbol_size=5,is_smooth=True,is_hover_animation=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).add_yaxis('广州',gz,symbol_size=5,is_smooth=True,is_hover_animation=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).add_yaxis('上海',sh,symbol_size=5,is_smooth=True,is_hover_animation=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).add_yaxis('深圳',sz,symbol_size=5,is_smooth=True,is_hover_animation=True,label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False),).set_series_opts(linestyle_opts=linestyle_dic).set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='北上广深10月份最高气温变化趋势',pos_left='center',pos_top='2%',title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color='#DC143C', font_size=20)),tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis",axis_pointer_type="cross",background_color="rgba(245, 245, 245, 0.8)",border_width=1,border_color="#ccc",textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(color="#000"),),xaxis_opts=opts.AxisOpts(
#                 axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=14, color='red'),
#                 axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,
#                 linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#DB7093'))is_show = False),yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='最高气温',            is_scale=True,
#                 min_= int(min([gz[d_time],sh[d_time],sz[d_time],bj[d_time]])) - 10,max_= int(max([gz[d_time],sh[d_time],sz[d_time],bj[d_time]])) + 10,name_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=16,font_weight='bold',color='#5470c6'),axislabel_opts=opts.LabelOpts(font_size=13,color='#5470c6'),splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True, linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(type_='dashed')),axisline_opts=opts.AxisLineOpts(is_show=True,linestyle_opts=opts.LineStyleOpts(width=2, color='#5470c6'))),legend_opts=opts.LegendOpts(is_show=True, pos_right='1%', pos_top='2%',legend_icon='roundRect',orient = 'vertical'),))timeline.add(line, '{}'.format(x_data[d_time]))timeline.add_schema(play_interval=1000,          # 轮播速度is_timeline_show=True,      # 是否显示 timeline 组件is_auto_play=True,          # 是否自动播放pos_left="0",pos_right="0"
)
timeline.render_notebook()

效果展示（部分）

源码.点击领取即可

最后

今天的分享到这里就结束了

给大家推荐一些Python视频教程，希望对大家有所帮助：

Python零基础教学合集

对文章有问题的，或者有其他关于python的问题，可以在评论区留言或者私信我哦
觉得我分享的文章不错的话，可以关注一下我，或者给文章点赞(/≧▽≦)/

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Python采集天气数据，做可视化分析【附源码】

知识点:

开发环境:

如果安装python第三方模块:

代码实现:

采集天气数据代码

导入模块

1. 发送请求

2. 获取数据

3.解析数据

数据分析代码

导入包

读入数据

数据预览

分割日期/星期

去除多余字符

计算下雪天气

分割日期时间

各城市初雪的时间

各城市下雪天气分布

做透视表

北上广深2021年10月份天气热力图分布

北京2021年每日最高最低温度变化

北上广深10月份每日最高气温变化

效果展示（部分）

最后

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