清洗后的数据：包括全国333地级市的十年气象数据，包括省份地区、年份、时间、天气状况、最高气温、最低气温 、风向(早)、风力(晚上)等，记录数据将近90W行，并附中国二级行政区域对照表 原始数据集：包含34个省级行政区所有二级行政区的数据按照城市为单位，比如陕西为例（西安、宝鸡、咸阳、铜川、渭南、延安、榆林、汉中、安康、商洛共十个地级市数据都有，每一个地级市有单独文件） 爬虫项目源码：源码为Python代码、使用idea运行，也可以使用VScode运行,采用requests-bs4模式爬取数据。Requests模块用于网页信息提取，get方法获取参数；BeautifulSoup用于网页解析，获取网页内容 分析结果PPT，分析过程采用Tableau软件，天气预测总结如下：总结结果是为了完成项目组任务。 1、全国温度最高的前十个省份的夏季温度持续保持在40℃以上，这正好贴切的反映出当前全球变暖的情况，为我们保护环境敲响了警钟。 2、内陆地区昼夜温差大于沿海地区，所以我们应该时刻关注天气情况，注意增减衣物。 3、风力最强的季节往往都是春季，这也是我国北方和西北地区沙尘暴频发的一个季节，在春季来临之前做好预防可以大幅度降低国家和人民的财产损失。 4、西安市最常出现的是多云和晴天，这也是西安气候干燥的原因，我们应该从日常做起，节约用水，使水资源可持续循环使用。

天气数据 从DWD（Deutscher Wetterdienst）下载来自德国各地的每小时天气测量值，并将其转换为适合导入到群集的gzip压缩json文件。 要求 python3 初始开发设置 建议使用virtualenv进行开发。 使用python进行引导： $ /path/to/python bootstrap.py $ bin/buildout -N 从DWD下载源数据 使用bin/download命令将源从DWD ftp服务器下载到您选择的文件夹中。 要将所有文件下载到文件夹/tmp/weather ： $ bin / download --download-dir / tmp / weather全部 也可以仅下载其他种类的数据。 而不是all使用以下一种或多种类别： 沉淀 太阳 气温 太阳的 土壤温度 浑浊 压力 风 将数据转换为Gzipped Json 要转换下载的

北京的天气 风力 风级

python-api-challenge 天气预报 概述， WeatherPy：运行代码，数据，分析报告，信息图 VacationPy 概述， VacationPy：运行代码，地图 使用的技术 天气预报 概述 WeatherPy在此示例中，您将创建一个Python脚本以可视化世界上距赤道不同距离的500多个城市的天气。 为此，您将利用一个简单的Python库，OpenWeatherMap API和一些常识来创建世界各地城市的代表性天气模型。 您的第一个要求是创建一系列散点图，以展示以下关系： 温度（F）与纬度 湿度（％）与纬度 多云（％）与纬度 风速（mph）与纬度 在每个情节之后添加一个句子或也解释什么是代码并进行分析。 您的第二个要求是对每个关系进行线性回归，仅这次将它们分为北半球（大于等于0度纬度）和南半球（小于0度纬度）： 北半球-温度（F）与纬度 南半球-温度（F）与纬度

中国全国地面站点数据(1981-2010)、月平均气象、月平均降水、月平均相对湿度、月最大降水、月最高温度最低温度、月最高温平均值最低温平均值、高低温站点基础数据 b_china_mon_avg_data_pressure月平均气象 b_china_mon_avg_data_rain月平均降水 b_china_mon_avg_data_rhu月平均相对湿度 b_china_mon_max_data_rain月最大降水 b_china_mon_max_min_data_tem月最高温度最低温度 b_china_mon_max_min_avg_data_tem月最高温平均值最低温平均值 b_china_mon_max_min_station高低温站点基础数据 数据库文件

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