用Python爬虫抓取全年天气数据并绘制天气轮播图
一、运行结果：
二、代码展示：
由csv文件生成↓
接下来是绘制天气轮播图
运行结果：
完整代码请看这里↓👇
提醒制作这个项目你需要执行以下几个步骤：
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确定数据源：找到一个提供长沙天气数据的API或网站。常见的天气数据API包括天气通、和风天气、OpenWeatherMap等。
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编写爬虫脚本：使用
requests库从选定的数据源抓取天气数据。如果数据源是API，你可能需要API密钥和遵循其文档来发送请求。 -
数据清洗和整理：使用
pandas或其他数据处理工具将抓取的数据整理成易于分析的格式。 -
数据可视化：使用
matplotlib、seaborn、plotly或Pyecharts等库绘制天气轮播图。由于“天气轮播图”这个术语可能指的是多种不同的可视化形式（比如时间序列图、热力图、雷达图等），你需要根据具体需求选择适当的图表类型。 -
运行脚本并查看结果：运行你的Python脚本，并查看生成的图表。
以下是一个简化的示例流程，假设你已经找到了一个提供长沙天气数据的API，并且该API返回的是JSON格式的数据：
步骤 1: 安装必要的库
pip install requests pandas matplotlib步骤 2: 编写爬虫脚本
import requests
import pandas as pd def fetch_weather_data(api_url, api_key, start_date, end_date): # 这里只是一个示例，你需要根据实际的API文档来构建请求参数 # 注意：下面的URL和参数是虚构的，你需要替换为真实的API信息 params = { 'key': api_key, 'location': 'Changsha', # 长沙的地理位置代码或名称 'start': start_date, # 开始日期，如'2023-01-01' 'end': end_date, # 结束日期，如'2023-12-31' # 可能还需要其他参数，如时间间隔、数据类型等 } response = requests.get(api_url, params=params) if response.status_code == 200: data = response.json() # 这里假设data是一个包含天气数据的列表，每个元素是一个字典 # 你需要根据实际的JSON结构来解析数据 return [item for item in data['list']] # 假设数据在'list'键下 else: print(f"Error fetching data: {response.status_code}") return [] # 示例用法
api_url = 'https://api.example.com/weather' # 替换为真实的API URL
api_key = 'YOUR_API_KEY' # 替换为你的API密钥
start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-12-31'
weather_data = fetch_weather_data(api_url, api_key, start_date, end_date) # 将数据转换为DataFrame（假设每个字典包含'date'、'temperature'等键）
df = pd.DataFrame(weather_data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 假设'date'列是日期字符串
df.set_index('date', inplace=True) # 将日期设置为索引步骤 3: 数据可视化
假设你想绘制一个展示长沙全年温度变化的折线图：
import matplotlib.pyplot as plt # 绘制温度变化的折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['temperature'], marker='o') # 假设'temperature'是温度列
plt.title('长沙全年温度变化')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度（℃）')
plt.grid(True)
plt.show()
注意：上面的代码只是一个示例，你需要根据实际的API返回的数据结构和你的可视化需求来调整代码。如果API返回的数据包含其他天气指标（如降雨量、风速等），你可以相应地调整数据清洗和可视化的部分。
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