Войти
или
Зарегистрироваться
Курсы
Учебник
Учебник 2.0
ОГЭ/ЕГЭ
Олимпиады
Рубрикатор
Компилятор
Статья Автор:
Деникина Н.В., Деникин А.В.
Анализ погоды за месяц
Чтобы построить график изменения температуры за месяц на основе данных из файла с погодой, можно воспользоваться библиотекой Pandas для загрузки данных и группировки по дням. Затем мы используем библиотеку Matplotlib для визуализации результатов.
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Загрузка данных из файла # Предположим, что данные хранятся в CSV файле с названием 'moscow_2024_March.csv' # Файл содержит столбцы 'Date' (дата) и 'Temperature' (температура) weather_data = pd.read_csv('moscow_2024_March.csv', encoding='windows-1251', sep=';', dayfirst=True ) # Преобразование столбца 'Date' в тип datetime weather_data['Date'] = pd.to_datetime(weather_data['Date'], dayfirst=True) # Группировка данных по дням и рассчет средней температуры за каждый день weather_data['Month'] = weather_data['Date'].dt.day mean_temperature_by_month = weather_data.groupby('Month')['Temperature'].mean() # Визуализация графика изменения средней температуры за месяц plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(mean_temperature_by_month.index, mean_temperature_by_month.values, marker='o', linestyle='-') plt.title('Изменение средней температуры за месяц') plt.xlabel('Дата') plt.ylabel('Температура, °C') plt.grid(True) plt.tight_layout() plt.show()
×
Прикрепленные файлы
moscow_2024_March.csv
Чтобы оставить комментарий нужна авторизация
Печать