Python爬取与处理天气数据：从API到数据可视化173

Python凭借其丰富的库和易于上手的特点，成为处理天气数据的理想选择。本文将深入探讨如何使用Python获取、处理和可视化天气数据，涵盖从API调用到数据分析和可视化的各个方面。我们将重点介绍几个常用的Python库，并提供实际代码示例，帮助读者快速上手。

一、获取天气数据：API的选择与使用

获取天气数据最常用的方法是通过天气API。市面上有多种天气API提供服务，例如OpenWeatherMap、WeatherAPI、AccuWeather等。这些API通常提供RESTful接口，允许开发者通过HTTP请求获取天气数据。选择合适的API取决于你的需求，包括数据精度、覆盖范围、请求频率限制以及收费模式等。

以OpenWeatherMap为例，它提供免费和付费两种方案。免费方案有一定的请求限制，但对于个人学习和小型项目已经足够。下面是一个使用OpenWeatherMap API获取北京天气数据的Python代码示例：```python
import requests
import json
API_KEY = "YOUR_API_KEY" # 替换为你的API Key
city = "Beijing"
url = f"/data/2.5/weather?q={city}&appid={API_KEY}&units=metric"
response = (url)
data = ()
if response.status_code == 200:
temperature = data["main"]["temp"]
description = data["weather"][0]["description"]
print(f"北京的天气：{temperature}°C，{description}")
else:
print(f"请求失败：{response.status_code}")
```

这段代码首先使用`requests`库发送HTTP GET请求到OpenWeatherMap API，然后使用`json`库解析返回的JSON数据。请注意将YOUR_API_KEY替换为你的OpenWeatherMap API Key。units=metric参数指定以摄氏度为单位返回温度数据。

二、数据处理与清洗

从API获取到的数据通常需要进一步处理和清洗。这可能包括数据转换、缺失值处理、异常值检测等。 Python的`pandas`库是处理表格数据的强大工具，可以方便地进行数据清洗和转换。

假设我们已经获取了多个城市的多日天气数据，并将其存储在一个CSV文件中。我们可以使用`pandas`读取数据，并进行一些简单的处理：```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("")
# 处理缺失值 (例如用均值填充)
((), inplace=True)
# 转换数据类型 (例如将字符串类型的日期转换为日期类型)
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
# 数据筛选 (例如筛选特定日期范围的数据)
filtered_df = df[(df["date"] >= "2024-01-01") & (df["date"]

2025-05-23

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