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全国历史天气数据的Python代码

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简介:
本项目提供获取中国各大城市多年气象历史数据的Python代码及教程,涵盖温度、降水等信息,便于数据分析与研究。 该压缩包包含Python代码及一个含有全国3300个城市数据的csv文件。运行前请注意:1、需在文件目录下新建名为“old”的文件夹,否则会报错;2、Python代码中pd.period_range(201204, 202204, freq=M).strftime(%Y%m)用于设定获取历史天气数据的时间范围(格式为年份和月份),其中‘201204’和‘202204’分别为起始时间与结束时间,您可以根据需要调整。此外建议在云服务器上运行此代码;本人实测后发现获得3300个城市的十年历史天气数据大约耗时18小时(每个城市约需20秒),这可能会给电脑和操作人员带来一定负担。

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客服
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  • Python
    优质
    本项目提供获取中国各大城市多年气象历史数据的Python代码及教程,涵盖温度、降水等信息,便于数据分析与研究。 该压缩包包含Python代码及一个含有全国3300个城市数据的csv文件。运行前请注意:1、需在文件目录下新建名为“old”的文件夹,否则会报错;2、Python代码中pd.period_range(201204, 202204, freq=M).strftime(%Y%m)用于设定获取历史天气数据的时间范围(格式为年份和月份),其中‘201204’和‘202204’分别为起始时间与结束时间,您可以根据需要调整。此外建议在云服务器上运行此代码;本人实测后发现获得3300个城市的十年历史天气数据大约耗时18小时(每个城市约需20秒),这可能会给电脑和操作人员带来一定负担。
  • Python抓取
    优质
    本教程详细介绍如何使用Python编写脚本来自动抓取网络上的历史天气数据,包括所需库的安装、基本语法讲解以及具体代码实现等。 使用Python爬取网站上的历史天气数据,并利用正则表达式获取网页中的相关数据,最后将这些数据生成Excel表格。
  • 基于Python分析
    优质
    本项目利用Python编程语言对历史天气数据进行深度分析和可视化展示,旨在探索不同时间段内气候特征及其变化趋势。 今天为大家分享一篇关于使用Python进行历史天气数据采集与分析的文章,具有很高的参考价值。希望对大家有所帮助。一起跟随文章深入了解一下吧。
  • 质量.zip
    优质
    本资料包包含全国主要城市自2015年以来的历史空气质量数据,涵盖PM2.5、PM10、二氧化硫等关键污染物的日均浓度值,适用于环境研究与数据分析。 全国13年至19年的空气质量数据涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等多项指标。这些数据包括城市编号及名称、所属省份,以及日期等信息,并且记录了当天的AQI指数和质量等级排名。此外,还详细列出了各项污染物的具体数值:如PM2.5 24小时均值、PM10 24小时均值、二氧化硫24小时均值、二氧化氮24小时均值、一氧化碳24小时均值及臭氧指标的每日变化情况。
  • 爬虫
    优质
    简介:本项目旨在开发一个高效的历史天气数据爬虫工具,用于自动收集和整理特定区域的历史气象信息,为科研、气候研究及个人需求提供便利。 可以这样使用 `weather = Weather_2345(广州, 201811, 201901)` 并执行 `print(weather.get_weather())`。 也可以这样做:先创建一个对象,比如 `weather = Weather_2345(任意填写区域名称, 201811, 201901)`。然后定义需要查询的区域列表: ```python area_list = [白云, 从化, 花都, 海珠, 黄埔, 荔湾, 南沙, 番禺, 天河, 越秀, 增城] ``` 接着,可以将天气信息写入到一个日志文件中: ```python with open(weather.log, w, encoding=utf-8) as fw: fw.write(区域,日期,最高气温,最低气温,天气,风向,风力,空气指数,空气情况,空气等级 + \n) for area in area_list: print() weather.area = area weather_list = weather.get_weather() for lines in weather_list: fw.write(,.join(lines) + \n) ``` 以上代码展示了如何使用 `Weather_2345` 类获取不同区域的天气信息,并将这些数据保存到一个日志文件中。
  • Python爬取方法示例
    优质
    本篇文章将详细介绍如何使用Python语言编写代码来爬取和解析历史天气数据的方法与技巧,并提供具体示例。 本段落主要介绍了使用Python爬取历史天气数据的方法,并通过示例代码进行了详细讲解。内容对学习或工作中需要此类功能的朋友具有参考价值。希望有需求的读者能够跟随文章逐步掌握相关技能。
  • 期货下载
    优质
    本资源提供详细的天然气期货历史交易数据下载服务,包括价格变动、成交量等关键信息,助力市场分析与投资决策。 天然气期货历史数据可以下载。
  • MATLAB爬取作业.zip
    优质
    本资源为MATLAB程序代码集,主要用于从网络上爬取和处理历史天气数据。适合学习气象数据分析及MATLAB编程使用。包含详细注释与示例,帮助用户快速入门并实践相关项目。 运行captureHistoryWeather可以爬取历史天气网的历史天气信息,并以Excel形式保存数据。运行gui_start可进入界面作业,包括今日天气、历史查询、天气统计(以图表形式展示数据)、以及调用网页API的天气预报功能。建议先运行gui_start。由于网站可能升级等原因,长时间未使用的爬虫部分需要使用者手动修改部分内容。默认选择地点为西安,可以改为自己的城市。 作者学编程不久为了完成课程作业编写了代码,因此代码规范性有待提高。
  • 122个城市质量
    优质
    本资源包含中国122个主要城市多年来的历史空气质量数据及Python处理这些数据的示例代码,便于研究和分析。 全国122个城市的历史空气质量数据及Python代码供参考。
  • 收集与源
    优质
    本项目致力于构建一个全面的全国天气数据库,通过搜集各地实时气象信息,并提供开源代码支持二次开发和数据分析。 全国天气数据集(2011-2024):构建与分析 在当今的数据驱动时代,天气数据作为重要的环境信息,在农业、交通、旅游、健康等多个领域中扮演着至关重要的角色。本段落将探讨如何创建一个涵盖整个国家范围且时间跨度从2011年至2024年的全国性天气数据库,并简要介绍其可能的应用场景。 一、数据来源与选择 我们的主要数据源是某知名网站的历史天气频道,该平台提供超过两千个地区(包括所有省份和直辖市)的长期历史气象预报服务。这些信息涵盖了气温、风向及风速等具体气候状况以及生活指数、健康指南、旅游建议和灾害预警等多种实用内容。 二、数据抓取策略 鉴于直接从网页提取大量旧有记录可能遇到的技术难题与法律风险,这里提供了一种可行的方案: 1. 确定所需区域与时段:明确要收集哪些城市的天气信息以及具体年份范围。 2. 利用API接口(如果存在):假如该网站提供了数据访问接口,则优先通过这种方式获取资料以规避直接网页抓取带来的问题。 3. 设计爬虫程序(仅理论讨论):若没有可用的API,可以考虑编写Python脚本来自动化地从目标页面上提取所需信息。