数据爬虫与数据分析成果 - 天气可视化项目背景随着人们对天气变化关注度的提升，获取并直观展示天气数据变得尤为重要。本项目旨在通过数据爬虫技术抓取网络上的天...

数据爬虫与数据分析成果 - 天气可视化项目背景随着人们对天气变化关注度的提升，获取并直观展示天气数据变得尤为重要。本项目旨在通过数据爬虫技术抓取网络上的天气数据，并利用数据分析工具进行清洗、处理和可视化，最终为用户提供一个直观的天气变化视图。数据爬虫部分我们选择了一个提供实时天气数据的网站作为数据源，该网站数据更新频率高，且包含全球各地的天气信息。工具使用Python的requests库和BeautifulSoup库进行数据的抓取和解析流程去除重复数据确保每条数据都是唯一的处理缺失值对于缺失的数据，选择相邻时间点的数据进行插值数据转换将抓取到的字符串数据转换为数值型数据，便于后续分析数据分析部分数据筛选选择特定城市或地区的数据进行分析时间序列整理确保数据按照时间顺序排列，便于观察天气变化趋势温度分析统计每日、每月、每年的平均温度、最高温度和最低温度降水分析分析降水概率、降水量及降水类型其他气象条件如风速、湿度、气压等表格展示使用Pandas库生成数据表格，展示关键数据指标图表展示使用Matplotlib和Seaborn库绘制折线图、柱状图、饼图等，直观展示天气变化趋势天气可视化部分我们选择了Python的Plotly库进行天气数据的可视化，因为它支持多种类型的图表，并且具有强大的交互功能。温度变化趋势图展示特定城市或地区在一定时间范围内的温度变化降水概率及类型图展示降水概率及不同类型的降水（如雨、雪、冰雹等）其他气象条件图如风速、湿度、气压等的变化趋势数据筛选用户可以选择特定时间段、特定城市或地区的数据进行查看图表缩放与平移用户可以对图表进行缩放和平移，以便更详细地观察数据数据导出用户可以将图表数据导出为CSV或Excel文件，以便进一步分析总结与展望通过本项目，我们成功抓取并分析了网络上的天气数据，为用户提供了一个直观、交互式的天气可视化视图。未来，我们可以考虑加入更多的数据源，增加更多的可视化图表类型，以及优化数据抓取和处理的效率。