西安2023年每月天气变化可视化分析 | Python Pandas & Pyecharts

西安2023年每月天气变化可视化分析

本代码使用Python语言，通过Pandas和Pyecharts库对西安2023年每月天气变化进行可视化分析，生成动态柱状图，直观展现天气变化趋势。

代码解读

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Bar,Timeline
df = zrmweathertable
df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: pd.todatetime(x))
df['month'] = df['日期'].dt.month
dfagg = df.groupby(['month','天气']).size().resetindex()
dfagg.columns = ['month','tianqi','count']
timeline = Timeline()
timeline.addschema(playinterval=1000)
for month in dfagg['month'].unique():
    data = ( dfagg[dfagg['month']==month][['tianqi','count']]
            .sortvalues(by='count',ascending=True)
            .values.tolist() )
    bar = Bar()
    bar.addxaxis([x[0] for x in data])
    bar.addyaxis('',[x[1] for x in data])
    bar.reversalaxis()
    bar.setseriesopts(labelopts=opts.LabelOpts(position='right'))
    bar.setglobalopts(titleopts=opts.TitleOpts(title='西安2023年每月天气变化 '))
    timeline.add(bar, f'{month}月')
timeline.rendernotebook()

1. 导入库: 导入Pandas用于数据处理，Pyecharts用于创建图表。
2. 数据准备: 读取天气数据并进行预处理，提取月份和天气类型，并统计每个月不同天气类型的出现次数。
3. 创建时间轴: 初始化一个时间轴，设置播放间隔为1000毫秒。
4. 生成柱状图: 遍历每个月份，根据天气类型和出现次数生成柱状图，并将柱状图添加到时间轴中。
5. 渲染图表: 在Jupyter Notebook中渲染时间轴，生成动态柱状图展示西安2023年每月天气变化。

代码功能

该代码通过可视化分析，展示了西安2023年每月不同天气类型出现的频率。可以直观地了解西安一年中不同月份的天气变化趋势。

优化建议

1. 可在代码中添加注释，解释每行代码的作用，提高代码可读性。
2. 可使用更具描述性的变量名，例如将 dfagg 更名为 monthly_weather_count。
3. 可根据实际需求，调整图表样式，例如添加图例、调整颜色等。
4. 可将数据读取和预处理部分封装成函数，提高代码复用性。

总结

本代码展示了使用Python进行数据可视化的简单示例，通过Pandas和Pyecharts库，可以轻松实现数据的可视化分析，并生成交互式图表，帮助用户更好地理解数据信息。