城市天气数据可视化项目（含源码，数据源，运行结果，文档！）

温州市天气数据可视化深度解析报告

一、设计目的

本报告的设计目的在于对温州市的天气数据进行深度解析，通过数据可视化

的方式，直观地展示温州市近十年来的气温变化、近一年的最高最低温、天气情

况以及风力情况。通过收集、清洗和可视化这些数据，我们旨在揭示温州市天气

的变化规律，为市民提供更为准确、实用的天气信息，同时也为气象研究和预测

提供有力的数据支持。

为了实现这一设计目的，我们首先从权威的气象数据来源获取了温州市近十

年的天气数据，包括气温、天气状况、风力等关键指标。通过数据爬取技术，我

明显的差异，如夏季多雨、冬季干燥等。这些发现不仅有助于我们更好地了解温

州市的天气特点，也为市民提供了更为准确的天气信息，帮助他们更好地安排生

活和出行。

此外，我们还利用模型构建和分析的方法，对温州市的天气数据进行了进一

步的挖掘和预测。通过构建回归模型，我们成功地预测了未来一段时间内的气温

变化趋势，为市民提供了更为精准的天气预报服务。这些预测结果不仅有助于市

民做好防范措施，也为气象部门提供了更为科学的决策依据。

综上所述，本报告通过数据可视化和模型构建的方式，对温州市的天气数据

进行了深度解析和预测。这些结果不仅有助于我们更好地了解温州市的天气特点，

也为市民提供了更为准确、实用的天气信息。同时，我们也希望这些结果能够为

够更准确地把握温州市的天气变化规律，为后续的数据可视化和模型构建提供坚

实的基础。

值得一提的是，我们特别注重数据的时效性和完整性。在数据收集过程中，

我们采用了先进的数据爬取技术，确保能够实时获取最新的天气数据。同时，我

们还对数据进行了严格的清洗和整理，剔除了异常值和重复数据，保证了数据的

准确性和可靠性。这些措施不仅提高了数据的质量，也为后续的数据分析和可视

化提供了有力的支持。

我们相信，这份报告将为温州市的可持续发展和人民生活质量的提升发挥积

极的作用。

2.2 数据爬取

爬取规则和参数，我们成功避免了重复数据和错误数据，确保了数据的真实性和

可靠性。

2.3 数据清洗

在本次数据分析工作中，为确保温州市近十年天气数据的准确性和完整性，

我进行了详细的数据清洗和整理。以下是具体步骤和方法：

1. 数据导入与初步检查

首先，导入所需的数据和库，读取天气数据，并进行初步的检查。

2. 数据概况检查

查看数据的基本信息，确保数据结构正确。

3. 检查缺失值

5. 提取和转换温度数据

使用正则表达式将温度列中的数字部分提取出来，并转换为数值型。

6. 拆分日期列

将日期中的年月日和星期拆分出来，方便后续分析。

7. 拆分风力数据

利用空格标识对风力列进行分列，分别提取风向和风速数据。通过上述步骤，

我们对温州市近十年的天气数据进行了详细的数据清洗和整理。具体步骤包括导

入数据、检查缺失值和重复值、提取和转换温度数据、拆分日期列和风力数据等。

经过这些处理，数据的质量得到了显著提升，为后续的数据分析和可视化奠定了

坚实的基础。

图操作。在绘制折线图的部分，代码首先设置了图形的大小，然后分别绘制了最

高气温和最低气温的折线图，最高气温用红色表示，最低气温用蓝色表示。为了

使图形更加直观，代码添加了图例，并设置了 x 轴和 y 轴的标签，以及图形的标

题，此外，代码还设置了显示网格，使得图形更加清晰。最后，通过 plt.show()

命令，代码展示了这张折线图。

根据图示可以得出可以得出，温州冬夏温差大，而且温差越来越大，其中

2022 年冬天较以往有不正常温度

3.2 近一年最高最低温

首先，代码导入了所需的库 pandas 和 matplotlib.pyplot，并设置了中文字体

以防止乱码。接着，从文件中读取包含日期、最低温度和最高温度的数据，并确

保日期列为 datetime 类型，以便后续处理。然后，将日期列设置为数据框的索引，

年底）气温较低，夏季（2023 年中期）气温最高，显示出明显的季节性变化。

总体来看，温州市的气温在一年内有较大波动，夏季最高温度超过 30°C，而冬

季最低温度接近 0°C，反映出温州市全年气候的显著季节性变化。

3.3 近一年天气情况

读取温州市 2023 年的天气数据并生成了一张柱状图，显示不同天气类型出

现的频率。首先，代码导入必要的库，并设置中文字体以防止乱码。接着，从 Excel

文件中读取包含日期和天气类型的数据，并确保日期列为 datetime 类型，将其设

置为数据框的索引。然后，筛选出 2023 年的数据，并统计每种天气类型的出现

次数。最后，绘制柱状图，显示每种天气类型的频率，并添加数据标签、标题、

轴标签和旋转的 x 轴标签，以提高图形的可读性和信息量。

然后，代码重新计算了合并后的天气类型出现次数，生成一个新的统计结果。