北京天气插件推荐，北京天气预报

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北京天气插件推荐

好了，咋们最先原文部-分吧~~

纲领

1. 近11年北京第1场冬雪时候

2. 2021年北京气候数据全览

2.1. 全体气候分散

2.2. 区别月份气候分散

2.3. 区别月份气温

2.4. 整年气温转变动态图

3. 数据收罗

4. 数据处理

本来，并不-是每一年的北京的冬季都有下雪，才哥女就曾埋怨他在北京的两年就没看见过一场下雪！！好比，上一年也便是2020年的冬天就有无下雪！

这年（2021年的冬雪是在11月6日），以前10年的第1场冬雪时间表以下

（画图来源Excel的EasyShu插件）

从逐日最高气温来看，普遍6-8月属于炙热月，很分明拉。

数据起源

史书气候网 ，在URL最终的202110便是转变的纪律地点拉。

肯定的URL纪律后，咋们再看看怎样剖析出数据，我这里直-接选用的是xpath办法哈，全体完好代码我们依照以下便可（改正位置便可，北京是beijing，其余都市的我们翻开网页我看便可，很简易）啦。

完全代码

import requestsfrom l

最后，咋们收罗的数据结局预览以下

;font-size: 14px;line-height: 1.6 麽！important;">后几条数据

通过观察收罗下去的数据，咋们能够发觉日期字段中带有礼拜信息，最高的最低气温中带有摄氏度标记，气候中存在雨夹雪等字眼呀。

为了举行数据的统计分析，咋们须要对原始数据作简易的处置，操纵以下

排列日期与礼拜

df['日期'].str.split(' ',expand=True,n=1)

赋值

df[['日期','礼拜']] = df['日期'].str.split(' ',expand=True,n=1)

去掉气温的单元标记

df[['最高气温','最低气温']] = df[['最高气温','最低气温']].apply(lambda x: x.str.replace('℃',''))

新增字段记号是不是有雪

df.loc[df['气候'].str.contains('雪'),'是不是有雪']='是'df.fillna('否',inplace=True)DCDCDC;display: -webkit-box;font-family: Operator Mono, Consolas, Monaco, Menlo, monospace;-webkit-overflow-scrolling: touch;font-size: .875em;padding-top: 15px;background: DCDCDC;display: -webkit-box;font-family: Operator Mono, Consolas, Monaco, Menlo, monospace;-webkit-overflow-scrolling: touch;font-size: .875em;padding-top: 15px;background: DCDCDC;display: -webkit-box;font-family: Operator Mono, Consolas, Monaco, Menlo, monospace;-webkit-overflow-scrolling: touch;font-size: .875em;padding-top: 15px;background: 预览df.sample(5)