Umfassende Wetterdatenanalyse mit Python: Temperatur, Niederschlagstrends und Visualisierungen

• Wetterdatenanalyse und -vorhersage für verschiedene Städte in Kenia
  • Einführung
  • Datensatzübersicht
  • Explorative Datenanalyse
  • Visualisierung wichtiger Wetterfunktionen
  • Analyse der Wetterbedingungen
  • Stadtbezogener Niederschlag
  • Durchschnittliche Monatstemperatur
  • Durchschnittlicher monatlicher Niederschlag
  • Korrelation zwischen Wettervariablen
  • Fallstudie: Stadtspezifische Trends
  • Fazit

Wetterdatenanalyse und -vorhersage für verschiedene Städte in Kenia

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Einführung

In diesem Artikel werde ich Sie durch die Analyse von Wettermustern mit Python führen. Von der Identifizierung von Temperaturtrends bis hin zur Visualisierung von Niederschlägen ist diese Schritt-für-Schritt-Anleitung perfekt für alle, die sich für den Einsatz datenwissenschaftlicher Techniken zur Wetteranalyse interessieren. Ich werde Code, Datenmanipulation und Visualisierungen untersuchen, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.

In Kenia spielt das Wetter in vielen Bereichen eine entscheidende Rolle, insbesondere in der Landwirtschaft, im Tourismus und bei Outdoor-Aktivitäten. Landwirte, Unternehmen und Veranstaltungsplaner benötigen genaue Wetterinformationen, um Entscheidungen treffen zu können. Allerdings können die Wettermuster in verschiedenen Regionen erheblich variieren und aktuelle Vorhersagesysteme liefern möglicherweise nicht immer lokalisierte Erkenntnisse.

Ziel dieses Projekts ist es, Echtzeit-Wetterdaten von der OpenWeatherMap-API und der Wetter-API für verschiedene Regionen in ganz Kenia zu sammeln. Diese Daten werden in einer Datenbank gespeichert und mit Python analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen über:-

• Temperaturtrends
• Niederschlagsmuster – Luftfeuchtigkeit und Windverhältnisse

In diesem Projekt analysiere ich einen Datensatz mit Wetterinformationen für verschiedene Städte in Kenia. Der Datensatz umfasst über 3.000 Zeilen mit Wetterbeobachtungen, darunter unter anderem Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Windgeschwindigkeit, Sichtweite und Niederschlag. Mithilfe dieser Erkenntnisse möchten wir genaue, regionalspezifische Wettervorhersagen bereitstellen, die die Entscheidungsfindung in wetterempfindlichen Sektoren wie Landwirtschaft, Tourismus und sogar Management unterstützen können.

Datensatzübersicht

Der Datensatz wurde mithilfe mehrerer Spalten strukturiert:

• Datum/Uhrzeit – Zeitstempel, der angibt, wann das Wetter aufgezeichnet wurde.
• Stadt und Land – Ort der Wetterbeobachtung.
• Breitengrad und Längengrad – Geografische Koordinaten des Standorts.
• Temperatur (Celsius) – Die aufgezeichnete Temperatur.
• Luftfeuchtigkeit (%) – Der Prozentsatz der Luftfeuchtigkeit in der Luft.
• Druck (hPa) – Der atmosphärische Druck in Hektopascal.
• Windgeschwindigkeit (m/s) – Die Geschwindigkeit des Windes zu diesem Zeitpunkt.
• Regen (mm) – Die Niederschlagsmenge, gemessen in Millimetern.
• Wolken (%) – Der Prozentsatz der Wolkenbedeckung.
• Wetterzustand und Wetterbeschreibung – Allgemeine und detaillierte Beschreibungen des Wetters (z. B. „Wolken“, „Vereinzelte Wolken“).

So sind die Daten in der Datenbank strukturiert.

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Explorative Datenanalyse

Der erste Schritt der Analyse umfasste die grundlegende Untersuchung der Daten.
_ Datendimensionen – Der Datensatz enthält 3.000 Zeilen und 14 Spalten.
_ Nullwerte – Minimale fehlende Daten, um sicherzustellen, dass der Datensatz für die weitere Analyse zuverlässig war.

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

Mithilfe des obigen Codes haben wir zusammenfassende Statistiken für die numerischen Spalten berechnet, die Einblicke in den Bereich, den Mittelwert und die Ausbreitung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Druck, Niederschlag und Wolken liefern.

Visualisierung wichtiger Wetterfunktionen

Um ein klareres Verständnis der Wettermerkmale zu erhalten, haben wir verschiedene Verteilungen aufgezeichnet:

Temperaturverteilung

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

Diese Verteilung zeigt die allgemeine Temperaturverteilung in den Städten. Das KDE-Liniendiagramm liefert eine glatte Schätzung der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Temperatur.

Niederschlagsverteilung

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

Dieser Code analysiert die Niederschlagsverteilung in kenianischen Städten.

Luftfeuchtigkeit, Druck und Windgeschwindigkeit

Ähnliche Verteilungsdiagramme für Luftfeuchtigkeit (%), Druck (hPa) und Windgeschwindigkeit (m/s), die jeweils nützliche Einblicke in die liefern Variationen dieser Parameter im gesamten Datensatz.

Wetterzustandsanalyse

Wetterbedingungen (z. B. „Wolken“, „Regen“) wurden gezählt und mithilfe eines Kreisdiagramms visualisiert, um ihre proportionale Verteilung anzuzeigen:

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()

City-wise Rainfall

One of the key analysis was the total rainfall by city:

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()

This bar plot highlighted which cities received the most rain over the observed period, with a few outliers showing significant rainfall compared to others.

Average Monthly Temperature

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

The line chart revealed temperature fluctuations across different months, showing seasonal changes.

Average Monthly Rainfall

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

Similarly, rainfall was analyzed to observe how it varied month-to-month.

We also visualized the data using heatmaps for a more intuitive understanding of monthly temperature and rainfall.
Here are the heatmaps for the average monthly temperature and rainfall

Correlation Between Weather Variables

Next, I calculated the correlation matrix between key weather variables:

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')

This heatmap allowed us to identify relationships between variables. For example, we observed a negative correlation between temperature and humidity, as expected.

Case Study: City Specific Trends

I have focused on individual cities such as Mombasa and Nyeri, to explore their unique weather patterns:

Mombasa Temperature Trends

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

This city showed significant variation in temperature across the year.

Nyeri Rainfall Trends

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

The rainfall data for Nyeri displayed a clear seasonal pattern, with rainfall peaking during certain months.

Conclusion

This analysis provides a comprehensive overview of the weather conditions in major cities, highlighting the temperature, rainfall, and other key weather variables. By using visualizations like histograms, line charts, pie charts, and heatmaps, we were able to extract meaningful insights into the data. Further analysis could involve comparing these trends with historical weather patterns or exploring predictive modeling to forecast future weather trends.

You can find the Jupyter Notebook with the full code for this analysis in my GitHub repository).

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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmfassende Wetterdatenanalyse mit Python: Temperatur, Niederschlagstrends und Visualisierungen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!