python天气数据分析与处理,python天气数据分析报告_python 天气数据分析

前言

天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成

为关注的焦点。本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取，保存为csv文件，之

后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获

得未来天气信息提供了有效方法Python解释器的安装步骤。

1、数据获取

请求网站链接

首先查看中国天气网的网址：http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml这里就访问本地的天气网址，如果想爬取不同

的地区只需修改最后的101280701地区编号即可，前面的weather代表是7天的网页，weather1d代表当天，weather15d代表未来

14天。这里就主要访问7天和14天的中国天气网。采用requests.get()方法，请求网页，如果成功访问，则得到的是网页的所有字

符串文本。这就是请求过程。

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def getHTMLtext(url):     
 """请求获得网页内容"""
 try:         
  r = requests.get(url, timeout = 30)         
  r.raise_for_status()         
  r.encoding = r.apparent_encoding         
  print("成功访问")         
  return r.text     
 except:         
  print("访问错误")         
  return" "

提取有用信息

这里采用BeautifulSoup库对刚刚获取的字符串进行数据提取，首先对网页进行检查，找到需要获取数据的标签：

可以发现7天的数据信息在div标签中并且id=“7d”，并且日期、天气、温度、风级等信息都在ul和li标签中，所以我们可以使用

BeautifulSoup对获取的网页文本进行查找div标签id=“7d”，找出他包含的所有的ul和li标签，之后提取标签中相应的数据值，保存

到对应列表中。

这里要注意一个细节就是有时日期没有最高气温，对于没有数据的情况要进行判断和处理。另外对于一些数据保存的格式也要提

前进行处理，比如温度后面的摄氏度符号，日期数字的提取，和风级文字的提取，这需要用到字符查找及字符串切片处理。

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def get_content(html):
"""处理得到有用信息保存数据文件"""
final = []          # 初始化一个列表保存数据
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 创建BeautifulSoup对象
body = bs.body
data = body.find('div', {'id': '7d'})    # 找到div标签且id = 7d

下面爬取当天的数据

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data2 = body.find_all('div',{'class':'left-div'})
text = data2[2].find('').string 
text = text[text.index('=')+1 :-2]   # 移除改var data=将其变为json数据
jd = json.loads(text)
dayone = jd['od']['od2']     # 找到当天的数据
final_day = []           # 存放当天的数据
count = 0
for i in dayone:
temp = []
if count <=23:
temp.append(i['od21'])     # 添加时间
temp.append(i['od22'])     # 添加当前时刻温度
temp.append(i['od24'])     # 添加当前时刻风力方向
temp.append(i['od25'])     # 添加当前时刻风级
temp.append(i['od26'])     # 添加当前时刻降水量
temp.append(i['od27'])     # 添加当前时刻相对湿度
temp.append(i['od28'])     # 添加当前时刻控制质量
#print(temp)
final_day.append(temp)
count = count +1

下面爬取7天的数据

ul = data.find('ul')      # 找到所有的ul标签
li = ul.find_all('li')      # 找到左右的li标签
i = 0     # 控制爬取的天数
for day in li:          # 遍历找到的每一个li
if i < 7 and i > 0:
temp = []          # 临时存放每天的数据
date = day.find('h1').string     # 得到日期
date = date[0:date.index('日')]   # 取出日期号
temp.append(date)    
 
inf = day.find_all('p')      # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值，即天气
temp.append(inf[0].string)
 
 
    tem_low = inf[1].find('i').string   # 找到最低气温
 
    if inf[1].find('span') is None:   # 天气预报可能没有最高气温
        tem_high = None
    else:
        tem_high = inf[1].find('span').string  # 找到最高气温
    temp.append(tem_low[:-1])
    if tem_high[-1] == '℃':
     temp.append(tem_high[:-1])
    else:
     temp.append(tem_high)
    wind = inf[2].find_all('span')  # 找到风向
    for j in wind:
     temp.append(j['title'])
    wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级
    index1 = wind_scale.index('级')
    temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))
    final.append(temp)
i = i + 1
 
return final_day,final

同样对于/weather15d：15天的信息，也做同样的处理，这里经过查看后发现他的15天网页中只有8-14天，前面的1-7天

在/weather中，这里就分别访问两个网页将爬取得到的数据进行合并得到最终14天的数据。- 前面是未来14天的数据爬取过程，

对于当天24小时的天气信息数据，经过查找发现他是一个json数据，可以通过json.loads()

方法获取当天的数据，进而对当天的天气信息进行提取。

保存csv文件

前面将爬取的数据添加到列表中，这里引入csv库，利用f_csv.writerow(header)和f_csv.writerows(data)方法，分别写入表头和每

一行的数据，这里将1天和未来14天的数据分开存储，分别保存为weather1.csv和weather14.csv，下面是他们保存的表格图：