Python气温变化曲线可视化：使用matplotlib绘制柱状图和折线图

使用Python绘制气温变化曲线

本文将使用Python的pandas和matplotlib库来分析和可视化气温变化数据。我们将从CSV文件中读取气温数据，进行数据清洗，并使用matplotlib绘制柱状图和折线图来展示气温变化趋势。

步骤：

创建工程和数据文件：
- 创建名为'data_analysis'的工程文件夹。
- 将包含气温数据的CSV文件命名为'temprature.csv'并放置在工程文件夹中。

导入库：

使用以下代码导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

读取数据：

使用pandas读取CSV文件，并提取时间、最高气温和最低气温数据：

df = pd.read_csv('./temprature.csv')
time = df['time']
max_temp = df['max_temp']
min_temp = df['min_temp']

数据清洗：
- 删除温度字段中的NaN值：
```
df.dropna(inplace=True)
```

绘制折线图：

将时间作为x轴，最高气温和最低气温分别作为y轴数据，绘制折线图：

plt.plot(time, max_temp, label='Max Temp')
plt.plot(time, min_temp, label='Min Temp')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Change')
plt.legend()
plt.show()

绘制柱状图：

使用相同的数据，绘制柱状图：

plt.bar(time, max_temp, label='Max Temp')
plt.bar(time, min_temp, label='Min Temp')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Change')
plt.legend()
plt.show()

完整代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('./temprature.csv')
time = df['time']
max_temp = df['max_temp']
min_temp = df['min_temp']

# 数据清洗
df.dropna(inplace=True)

# 绘制折线图
plt.plot(time, max_temp, label='Max Temp')
plt.plot(time, min_temp, label='Min Temp')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Change')
plt.legend()
plt.show()

# 绘制柱状图
plt.bar(time, max_temp, label='Max Temp')
plt.bar(time, min_temp, label='Min Temp')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature Change')
plt.legend()
plt.show()

注意：

确保'temprature.csv'文件位于'data_analysis'文件夹中。
您可以根据需要修改代码中的标题、标签等内容。
可以使用其他 matplotlib 函数来自定义图表外观，例如颜色、线型等。
可以使用其他数据分析库（例如 numpy）进行更复杂的数据处理。