第五章

第五章

原文：Chapter 5

译者：飞龙

协议：CC BY-NC-SA 4.0

5.1 下载一个月的天气数据

在处理自行车数据时，我需要温度和降水数据，来弄清楚人们下雨时是否喜欢骑自行车。所以我访问了加拿大历史天气数据的网站，并想出如何自动获得它们。

这里我们将获取 201 年 3 月的数据，并清理它们。

以下是可用于在蒙特利尔获取数据的网址模板。

url_template = "http://climate.weather.gc.ca/climateData/bulkdata_e.html?format=csv&stationID=5415&Year={year}&Month={month}&timeframe=1&submit=Download+Data"

我们获取 2013 年三月的数据，我们需要以month=3, year=2012对它格式化：

url = url_template.format(month=3, year=2012)
weather_mar2012 = pd.read_csv(url, skiprows=16, index_col='Date/Time', parse_dates=True, encoding='latin1')

这非常不错！我们可以使用和以前一样的read_csv函数，并且只是给它一个 URL 作为文件名。真棒。

在这个 CSV 的顶部有 16 行元数据，但是 Pandas 知道 CSV 很奇怪，所以有一个skiprows选项。我们再次解析日期，并将Date/Time设置为索引列。这是产生的DataFrame。

weather_mar2012

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 744 entries, 2012-03-01 00:00:00 to 2012-03-31 23:00:00
Data columns (total 24 columns):
Year                   744  non-null values
Month                  744  non-null values
Day                    744  non-null values
Time                   744  non-null values
Data Quality           744  non-null values
Temp (°C)              744  non-null values
Temp Flag              0  non-null values
Dew Point Temp (°C)    744  non-null values
Dew Point Temp Flag    0  non-null values
Rel Hum (%)            744  non-null values
Rel Hum Flag           0  non-null values
Wind Dir (10s deg)     715  non-null values
Wind Dir Flag          0  non-null values
Wind Spd (km/h)        744  non-null values
Wind Spd Flag          3  non-null values
Visibility (km)        744  non-null values
Visibility Flag        0  non-null values
Stn Press (kPa)        744  non-null values
Stn Press Flag         0  non-null values
Hmdx                   12  non-null values
Hmdx Flag              0  non-null values
Wind Chill             242  non-null values
Wind Chill Flag        1  non-null values
Weather                744  non-null values
dtypes: float64(14), int64(5), object(5)

让我们绘制它吧！

weather_mar2012[u"Temp (\xb0C)"].plot(figsize=(15, 5))

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x34e8990>

注意它在中间升高到25°C。这是一个大问题。这是三月，人们在外面穿着短裤。

我出城了，而且错过了。真是伤心啊。

我需要将度数字符°写为'\xb0'。让我们去掉它，让它更容易键入。

weather_mar2012.columns = [s.replace(u'\xb0', '') for s in weather_mar2012.columns]

你会注意到在上面的摘要中，有几个列完全是空的，或其中只有几个值。让我们使用dropna去掉它们。

dropna中的axis=1意味着“删除列，而不是行”，以及how ='any'意味着“如果任何值为空，则删除列”。

现在更好了 - 我们只有带有真实数据的列。

	Year	Month	Day	Time	Temp (C)	Dew Point Temp (C)	Rel Hum (%)	Wind Spd (km/h)	Visibility (km)	Stn Press (kPa)	Weather
Date/Time
2012-03-01 00:00:00	2012	3	1	00:00	-5.5	-9.7	72	24	4.0	100.97	Snow
2012-03-01 01:00:00	2012	3	1	01:00	-5.7	-8.7	79	26	2.4	100.87	Snow
2012-03-01 02:00:00	2012	3	1	02:00	-5.4	-8.3	80	28	4.8	100.80	Snow
2012-03-01 03:00:00	2012	3	1	03:00	-4.7	-7.7	79	28	4.0	100.69	Snow
2012-03-01 04:00:00	2012	3	1	04:00	-5.4	-7.8	83	35	1.6	100.62	Snow

Year/Month/Day/Time列是冗余的，但Data Quality列看起来不太有用。让我们去掉他们。

axis = 1参数意味着“删除列”，像以前一样。 dropna和drop等操作的默认值总是对行进行操作。

weather_mar2012 = weather_mar2012.drop(['Year', 'Month', 'Day', 'Time', 'Data Quality'], axis=1)
weather_mar2012[:5]

	Temp (C)	Dew Point Temp (C)	Rel Hum (%)	Wind Spd (km/h)	Visibility (km)	Stn Press (kPa)	Weather
Date/Time
2012-03-01 00:00:00	-5.5	-9.7	72	24	4.0	100.97	Snow
2012-03-01 01:00:00	-5.7	-8.7	79	26	2.4	100.87	Snow
2012-03-01 02:00:00	-5.4	-8.3	80	28	4.8	100.80	Snow
2012-03-01 03:00:00	-4.7	-7.7	79	28	4.0	100.69	Snow
2012-03-01 04:00:00	-5.4	-7.8	83	35	1.6	100.62	Snow

5.2 按一天中的小时绘制温度

这只是为了好玩 - 我们以前已经做过，使用groupby和aggregate！我们将了解它是否在夜间变冷。好吧，这是显然的。但是让我们这样做。

temperatures = weather_mar2012[[u'Temp (C)']]
temperatures['Hour'] = weather_mar2012.index.hour
temperatures.groupby('Hour').aggregate(np.median).plot()

所以温度中位数在 2pm 时达到峰值。

5.3 获取整年的数据

好吧，那么如果我们想要全年的数据呢？理想情况下 API 会让我们下载，但我不能找出一种方法来实现它。

首先，让我们将上面的成果放到一个函数中，函数按照给定月份获取天气。

我注意到有一个烦人的 bug，当我请求一月时，它给我上一年的数据，所以我们要解决这个问题。【真的是这样。你可以检查一下 =）】

def download_weather_month(year, month):
    if month == 1:
        year += 1
    url = url_template.format(year=year, month=month)
    weather_data = pd.read_csv(url, skiprows=16, index_col='Date/Time', parse_dates=True)
    weather_data = weather_data.dropna(axis=1)
    weather_data.columns = [col.replace('\xb0', '') for col in weather_data.columns]
    weather_data = weather_data.drop(['Year', 'Day', 'Month', 'Time', 'Data Quality'], axis=1)
    return weather_data

我们可以测试这个函数是否行为正确：

download_weather_month(2012, 1)[:5]

	Temp (C)	Dew Point Temp (C)	Rel Hum (%)	Wind Spd (km/h)	Visibility (km)	Stn Press (kPa)	Weather
Date/Time
2012-01-01 00:00:00	-1.8	-3.9	86	4	8.0	101.24	Fog
2012-01-01 01:00:00	-1.8	-3.7	87	4	8.0	101.24	Fog
2012-01-01 02:00:00	-1.8	-3.4	89	7	4.0	101.26	Freezing Drizzle,Fog
2012-01-01 03:00:00	-1.5	-3.2	88	6	4.0	101.27	Freezing Drizzle,Fog
2012-01-01 04:00:00	-1.5	-3.3	88	7	4.8	101.23	Fog

现在我们一次性获取了所有月份，需要一些时间来运行。

data_by_month = [download_weather_month(2012, i) for i in range(1, 13)]

一旦我们完成之后，可以轻易使用pd.concat将所有DataFrame连接成一个大DataFrame。现在我们有整年的数据了！

weather_2012 = pd.concat(data_by_month)
weather_2012

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 8784 entries, 2012-01-01 00:00:00 to 2012-12-31 23:00:00
Data columns (total 7 columns):
Temp (C)              8784  non-null values
Dew Point Temp (C)    8784  non-null values
Rel Hum (%)           8784  non-null values
Wind Spd (km/h)       8784  non-null values
Visibility (km)       8784  non-null values
Stn Press (kPa)       8784  non-null values
Weather               8784  non-null values
dtypes: float64(4), int64(2), object(1)

5.4 保存到 CSV

每次下载数据会非常慢，所以让我们保存DataFrame：

weather_2012.to_csv('../data/weather_2012.csv')

这就完成了！

5.5 总结

在这一章末尾，我们下载了加拿大 2012 年的所有天气数据，并保存到了 CSV 中。

我们通过一次下载一个月份，之后组合所有月份来实现。

这里是 2012 年每一个小时的天气数据！

weather_2012_final = pd.read_csv('../data/weather_2012.csv', index_col='Date/Time')
weather_2012_final['Temp (C)'].plot(figsize=(15, 6))

<matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x345b5d0>