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Python实例题：Python气象数据分析

news 2025/4/28 9:24:04

Python实例题

题目

Python气象数据分析

实现思路

数据读取：运用 pandas 读取气象数据文件，如 CSV 格式文件。
数据清洗：处理缺失值、异常值等问题，确保数据质量。
数据可视化：使用 matplotlib 和 seaborn 绘制图表，直观呈现气象数据的特征和趋势。
统计分析：计算一些统计指标，例如均值、方差等，深入了解气象数据的分布情况。

代码实现

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsdef read_weather_data(file_path):"""读取气象数据文件:param file_path: 气象数据文件的路径:return: 读取到的 DataFrame 数据"""try:data = pd.read_csv(file_path)return dataexcept FileNotFoundError:print(f"文件 {file_path} 未找到。")return Nonedef clean_weather_data(data):"""清洗气象数据:param data: 原始气象数据 DataFrame:return: 清洗后的 DataFrame 数据"""if data is not None:# 处理缺失值data = data.dropna()return datareturn Nonedef visualize_weather_data(data):"""可视化气象数据:param data: 气象数据 DataFrame"""if data is not None:# 绘制温度随时间的变化图plt.figure(figsize=(12, 6))sns.lineplot(x='date', y='temperature', data=data)plt.title('温度随时间的变化')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('温度')plt.xticks(rotation=45)plt.show()# 绘制温度和湿度的散点图plt.figure(figsize=(12, 6))sns.scatterplot(x='temperature', y='humidity', data=data)plt.title('温度与湿度的关系')plt.xlabel('温度')plt.ylabel('湿度')plt.show()def analyze_weather_data(data):"""分析气象数据:param data: 气象数据 DataFrame"""if data is not None:# 计算温度的均值和方差temperature_mean = data['temperature'].mean()temperature_var = data['temperature'].var()print(f"温度的均值: {temperature_mean}")print(f"温度的方差: {temperature_var}")if __name__ == "__main__":file_path = 'weather_data.csv'# 读取数据weather_data = read_weather_data(file_path)# 清洗数据cleaned_data = clean_weather_data(weather_data)# 可视化数据visualize_weather_data(cleaned_data)# 分析数据analyze_weather_data(cleaned_data)

代码解释

read_weather_data 函数：
- 借助 pandas 的 read_csv 函数读取气象数据文件。
- 处理文件未找到的异常情况。
clean_weather_data 函数：
- 运用 dropna 方法删除包含缺失值的行，以完成数据清洗。
visualize_weather_data 函数：
- 绘制温度随时间变化的折线图，直观展示温度的变化趋势。
- 绘制温度和湿度的散点图，观察两者之间的关系。
analyze_weather_data 函数：
- 计算温度的均值和方差，了解温度数据的集中趋势和离散程度。
主程序：
- 定义气象数据文件的路径。
- 依次调用上述函数，完成数据读取、清洗、可视化和分析的操作。

运行思路

安装依赖库：确保已经安装了 pandas、matplotlib 和 seaborn 库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib seaborn

准备数据文件：准备好名为 weather_data.csv 的气象数据文件，文件中应包含 date（日期）、temperature（温度）和 humidity（湿度）等列。
运行脚本：在终端中运行 python weather_data_analysis.py，即可完成气象数据的分析和可视化。