Python - это мощный язык программирования, который широко используется в области анализа данных, включая анализ погодных данных. Давайте на примере анализа годовых температур в Москве разберемся как с его помощью можно выгрузить, предобработать и визуализировать данные новичку в этом деле.
Для начала, вам потребуется получить доступ к погодным данным. Вы можете использовать API, такие как OpenWeatherMap API, для получения данных о погоде. OpenWeatherMap API предоставляет доступ к текущим и историческим данным о погоде по всему миру.
Информационный ресурс: https://rp5.ru/Погода_в_Москве_(ВДНХ)
Скачиваем архив данных за интересующий период в формате csv или xls, сохраняем его у себя на ПК. Затем, вы можете использовать библиотеки Python, такие как Pandas и Plotly, для анализа и визуализации данных. Pandas позволяет вам эффективно работать с табличными данными, а Plotly - создавать графики и визуализации.
В нашем примере будем использовать Pandas для чтения данных из файла excel, а затем использовать функции Pandas для фильтрации, группировки и агрегации данных.
С помощью функции “groupby” сгруппируем данные по годам, а к данным температуры применим агрегацию минимумом, максимумом, суммой и средним.
Найдем медианные значения каждой из получившихся переменных и посчитаем относительные отклонения от медианной годовой температуры.
Вот таким нехитрым способом мы подготовили и визуализировали погодные данные по Москве для дальнейшего анализа и поиска отклонений с помощью языка программирования Python. У нас получился интерактивный дашборд, который можно сохранить как отдельно взятое изображение, можно оставить визуализацию только минимальной, максимальной или средней температуры с помощью интерактивных кнопок легенды в правом верхнем углу.
