• 肯尼亚不同城市的天气数据分析和预报
  • 介绍
  • 数据集概述
  • 探索性数据分析
  • 可视化主要天气特征
  • 天气状况分析
  • 城市降雨量
  • 月平均气温
  • 平均每月降雨量
  • 天气变量之间的相关性
  • 案例研究：城市特定趋势
  • 结论

肯尼亚不同城市的天气数据分析和预报

介绍

在本文中，我将引导您使用 Python 分析天气模式。从识别温度趋势到可视化降雨量，这本分步指南非常适合任何有兴趣使用数据科学技术进行天气分析的人。我将探索代码、数据操作和可视化以获得实用见解。

在肯尼亚，天气在许多领域发挥着至关重要的作用，特别是农业、旅游业和户外活动。农民、企业和活动策划者需要准确的天气信息才能做出决策。然而，不同地区的天气模式可能存在很大差异，并且当前的预报系统可能并不总是提供本地化的见解。

该项目的目标是从 OpenWeatherMap API 和 Weather API 收集肯尼亚不同地区的实时天气数据。这些数据将存储在数据库中，并使用 Python 进行分析，以揭示以下内容：-

• 温度趋势
• 降雨模式 - 湿度和风况

在这个项目中，我分析了包含肯尼亚各个城市天气信息的数据集。该数据集包含 3,000 多行天气观测数据，包括温度、湿度、压力、风速、能见度和降雨量等因素。利用这些见解，我们的目标是提供准确的、针对特定地区的天气预报，以帮助农业、旅游业甚至管理等天气敏感行业的决策。

数据集概述

数据集是使用几列构建的：

• 日期时间 - 指示天气记录时间的时间戳。
• 城市和国家 - 天气观测位置。
• 纬度和经度 - 位置的地理坐标。
• 温度（摄氏度）- 记录的温度。
• 湿度 (%) - 空气中湿度的百分比。
• 压力 (hPa) - 以百帕斯卡为单位的大气压力。
• 风速 (m/s) - 当时的风速。
• Rain (mm) - 以毫米为单位测量的降雨量。
• 云 (%) - 云覆盖的百分比。
• 天气状况和天气描述 - 天气的一般和详细描述（例如，“云”、“散云”）。

这就是数据库中数据的结构方式。

探索性数据分析

分析的第一步涉及数据的基本探索。
_ 数据维度 - 数据集包含 3,000 行和 14 列。
_ 空值 - 最小的缺失数据，确保数据集对于进一步分析是可靠的。

print(df1[['temperature_celsius', 'humidity_pct', 'pressure_hpa', 'wind_speed_ms', 'rain', 'clouds']].describe())

使用上面的代码，我们计算了数字列的汇总统计数据，从而深入了解温度、湿度、压力、降雨量和云的范围、平均值和分布。

可视化主要天气特征

为了更清楚地了解天气特征，我们绘制了各种分布：

温度分布

sns.displot(df1['temperature_celsius'], bins=50, kde=True)
plt.title('Temperature Distribution')
plt.xlabel('Temperature (Celsius)')

该分布揭示了各城市温度的​​总体分布情况。 KDE 线图给出了温度概率分布的平滑估计。

降雨分布

sns.displot(df1['rain'], bins=50, kde=True)
plt.title('Rainfall Distribution')
plt.xlabel('Rainfall (mm/h)')

此代码分析了肯尼亚各城市的降雨分布。

湿度、压力和风速

湿度 (%)、压力 (hPa) 和 风速 (m/s) 的类似分布图，每个图都提供了有用的见解这些参数在数据集中的变化。

天气状况分析

使用饼图对天气状况（例如“云”、“雨”）进行计数和可视化，以显示其比例分布：

condition_counts = df1['weather_condition'].value_counts()

plt.figure(figsize=(8,8))
plt.pie(condition_counts, labels=condition_counts.index, autopct='%1.1f%%', pctdistance=1.1, labeldistance=0.6, startangle=140)
plt.title('Distribution of Weather Conditions')
plt.axis('equal')
plt.show()

城市降雨量

关键分析之一是各城市的总降雨量：

rainfall_by_city = df1.groupby('city')['rain'].sum().sort_values()

plt.figure(figsize=(12,12))
rainfall_by_city.plot(kind='barh', color='skyblue')
plt.title('Total Rainfall by City')
plt.xlabel('Total Rainfall (mm)')
plt.ylabel('City')
plt.tight_layout()
plt.show()

该条形图突出显示了在观察期间哪些城市降雨量最多，其中一些异常值显示与其他城市相比降雨量显着。

每月平均气温

avg_temp_by_month.plot(kind='line')
plt.title('Average Monthly Temperature')

折线图显示了不同月份的气温波动，显示了季节变化。

每月平均降雨量

monthly_rain.plot(kind='line')
plt.title('Average Monthly Rainfall')

同样，分析了降雨量以观察其每月的变化。

我们还使用热图将数据可视化，以便更直观地了解每月气温和降雨量。
这是每月平均气温和降雨量的热图

天气变量之间的相关性

接下来，我计算了关键天气变量之间的相关矩阵：

correlation_matrix = df1[['temperature_celsius', 'humidity_pct', 'pressure_hpa', 'wind_speed_ms', 'rain', 'clouds']].corr()
correlation_matrix
sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')
plt.title('Correlation Between Weather Variables')

该热图使我们能够识别变量之间的关系。例如，正如预期的那样，我们观察到温度和湿度之间存在负相关性。

案例研究：城市特定趋势

我重点关注蒙巴萨和涅里等个别城市，探索他们独特的天气模式：

蒙巴萨气温趋势

plt.plot(monthly_avg_temp_msa)
plt.title('Temperature Trends in Mombasa Over Time')

这座城市全年气温变化显着。

涅里降雨趋势

plt.plot(monthly_avg_rain_nyr)
plt.title('Rainfall Trends in Nyeri Over Time')

涅里的降雨数据显示出明显的季节性模式，在某些月份降雨量达到峰值。

结论

此分析全面概述了主要城市的天气状况，重点介绍了温度、降雨量和其他关键天气变量。通过使用直方图、折线图、饼图和热图等可视化效果，我们能够从数据中提取有意义的见解。进一步的分析可能涉及将这些趋势与历史天气模式进行比较，或探索预测模型来预测未来的天气趋势。

您可以在我的 GitHub 存储库中找到包含此分析的完整代码的 Jupyter Notebook）。