北京全年天气状况分析

江水滔滔

本文来自 @范洺源 投稿，在其基础上做了点修改
最近在学爬虫和数据分析，看到天气网上有国内城市一年的天气历史数据，想以此为数据源练习一下，于是就有了这个项目。今天在此简单介绍一下实现思路和最终效果。

用到的相关库包括：
requestsbs4pandasmatplotlibseabornpyecharts分析数据源
天气网的历史天气预报查询页面（http://lishi.tianqi.com/）上有各城市的数据。以北京为例，打开页面之后经过简单的尝试就可以发现，每个月的数据是以http://lishi.tianqi.com/{城市的拼音}/{年份+月份}.html这样的地址来展示的，于是可据此构建一个函数，函数的作用是默认返回北京市2018年1月到12月的 url：

1. def get_url(city='beijing'):
2.     for time in range(201801,201813):
3.         url = "http://lishi.tianqi.com/{}/{}.html".format(city,time)
4.         yield url

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爬取数据
有了 url 地址就可以用 requests 来抓取。这里要注意，得加上自己的 cookies，否则会返回 404 页面，应该是对方网站做了反爬。拿到返回值之后，我用 bs4 库的 select函数提取数据。select 函数使用的是 css 选择器的语法。由于需要进行一定的数据分析，所以这里没有将数据保存到文件，而是直接使用 pandas 的 dataframe 进行储存。

1. html = requests.get(url=url, headers=header, cookies=cookie)
2. soup = BeautifulSoup(html.content, 'html.parser')
3. date = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(1) > a")
4. max_temp = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(2)")
5. min_temp = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(3)")
6. weather = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(4)")
7. wind_direction = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(5)")
8. date = [x.text for x in date]
9. max_temp = [x.text for x in max_temp[1:]]
10. min_temp = [x.text for x in min_temp[1:]]
11. weather = [x.text for x in weather[1:]]
12. wind_direction = [x.text for x in wind_direction[1:]]
13. data = pd.DataFrame([date,max_temp,min_temp,weather,wind_direction]).T

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对12个月份进行抓取后再汇总，就得到了北京2018年全年的天气数据，包括最高温度、最低温度、天气状况、风向等信息。适当加工下信息，我们用一些图表来进行可视化的展示：
平均温度的分布

1. seaborn.distplot(result['平均温度'])

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平均温度是使用每日最高温度和最低温度取平均的值。北京平均温度在0度和20多度的日子是最多的。
按月查看温度走势

1. result.groupby(result['日期'].apply(lambda x:x.month)).mean().plot(kind='line')

复制代码

天气状况分布

1. seaborn.countplot(result['天气状况'])

复制代码

晴天和多云是北京一年中主要的天气。
各月降水天数统计

1. line = pyecharts.Line("各月降水天数统计")
2. line.add("降水天数", month, is_rain, is_fill=True, area_opacity=0.7, is_stack=True)
3. line.add("未降水天数", month, no_rain, is_fill=True, area_opacity=0.7, is_stack=True)

复制代码

这里用 pyecharts 做了一个堆叠折线图。北京的降水天数不多，主要在7、8月份。可以对比下重庆的数据，差别就很明显了：
风向统计

1. directions = ['北风', '西北风', '西风', '西南风', '南风', '东南风', '东风', '东北风']
2. schema = []
3. v = []
4. days = result['风向'].value_counts()
5. for d in directions:
6.     schema.append((d,100))
7.     v.append(days[d])
8. v = [v]
9. radar = pyecharts.Radar()
10. radar.config(schema)
11. radar.add("风向统计", v, is_axisline_show=True)

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为了让结果更加直观，这里采用了 pyecharts 里的雷达图，并且将8个维度按真实方向的角度来排列。通常认为，北京冬季盛行西北风，夏季盛行东南风。不过从数据上来看，西南风才是北京2018年的最热门的风向。

以上就是我这个项目所做的工作，内容还是比较基础的。大家可以做进一步的扩展，比如爬取其他的城市，然后进行全国多城市的天气比较，或者结合地图进行可视化。

几个相关库的官网都很不错，供参考：
requests http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/ bs4 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/ pyecharts http://pyecharts.org/ seaborn http://seaborn.pydata.org/ pandas https://pandas.pydata.org/

文章源码及相关文件已上传，获取代码及可视化效果可在公众号（Crossin的编程教室）回复关键字 天气


本文是我们编程教室新春征稿活动的一篇投稿，来自 @范洺源 同学。

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