从数据中看天气变迁：Python获取历史天气数据

**从数据中看天气变迁：Python获取历史天气数据**

随着全球气候变化的加剧，了解过去几十年的天气情况变得越来越重要。通过分析历史天气数据，我们可以更好地理解气候模式、识别异常事件，并预测未来可能发生的事情。在本文中，我们将使用Python语言获取历史天气数据，并进行初步分析。

**选择合适的API**

首先，我们需要选择一个合适的API来获取历史天气数据。一些常见的选项包括：

* OpenWeatherMap：提供全球范围内的天气数据，涵盖过去几十年的记录。
* National Centers for Environmental Information (NCEI)：美国国家环境信息中心提供的全球天气数据集，涵盖从1851年到现在的历史记录。

在本文中，我们将使用OpenWeatherMap API获取历史天气数据。

**安装必要的库**

为了获取和分析历史天气数据，我们需要安装以下库：

* `requests`：用于向API发送请求并获取数据。
* `pandas`：用于处理和分析数据。
* `matplotlib`：用于绘制图表。

可以使用pip命令安装这些库：

bashpip install requests pandas matplotlib

import requests# OpenWeatherMap API KeyAPI_KEY = "YOUR_API_KEY"

# 城市名称city_name = "北京"

# 开始日期（YYYY-MM-DD）
start_date = "2020-01-01"

# 结束日期（YYYY-MM-DD）
end_date = "2022-12-31"

# URLurl = f" />
# 发送请求并获取数据response = requests.get(url)

# 检查状态码if response.status_code ==200:
 # 获取 JSON 数据 data = response.json()

 # 将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame df = pd.DataFrame(data["list"])

 # 打印 DataFrame print(df)
else:
 print("Failed to retrieve data")

import pandas as pd# 获取的 DataFramedf = pd.read_csv("weather_data.csv")

# 统计每月平均温度monthly_avg_temp = df.groupby(pd.Grouper(freq="M"))["main"]["temp"].mean()

# 绘制图表plt.figure(figsize=(10,6))
plt.plot(monthly_avg_temp.index, monthly_avg_temp.values)
plt.title("Monthly Average Temperature")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Temperature (°C)")
plt.show()