Python数据可视化：北京2017年温度变化趋势

分析目的：通过Python对北京2017年度每日温度变化情况进行可视化，掌握该工具常用语法，分析了解气温变化趋势和规律，并得出基于数据支撑的结论。

1、数据源获取：baidu查询天气，很多天气类网站支持查询不同地区、时间段的气候数据，本文年度日最高温度表年化进行可视化，获取到数据格式如下：

2、数据处理：分析需要用到关键字段为日期、日最高温度，如下为数据导入和对气温字段加工过程：

导入数据：

3、数据处理

提取每日最高温度字段并设置预警字段

此时最高日期字段中包含摄氏度符号"4℃"，需要处理为纯数字方便进行数据逻辑计算

4、可视化展现

此时展示的效果如下：

不难看出，这个图可视化效果并不够直观，要作为汇报或交流，需要进行一些必要完善，在取数逻辑后增加设置x、y轴描述代码

5、图形解读

可视化目的是为了更加直观得出结论，从这个趋势图可以看出：

1、一季度升温迅速，在二季度初期将超过让人适宜的26度警戒线；

2、二季度中期到整个三季度，温度基本维持在26度以上，最高到39度；

3、三季度后温度下降迅速，四季度后期温度开始下探0度以下。