Analyse complète des données météorologiques à l'aide de Python : températures, tendances des précipitations et visualisations

• Analyse et prévisions des données météorologiques pour différentes villes du Kenya
  • Présentation
  • Aperçu de l'ensemble de données
  • Analyse exploratoire des données
  • Visualisation des principales caractéristiques météorologiques
  • Analyse des conditions météorologiques
  • Pluviométrie par ville
  • Température mensuelle moyenne
  • Précipitations mensuelles moyennes
  • Corrélation entre les variables météorologiques
  • Étude de cas : tendances spécifiques à la ville
  • Conclusion

Analyse et prévisions des données météorologiques pour différentes villes du Kenya

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Introduction

Dans cet article, je vais vous guider dans l'analyse des modèles météorologiques à l'aide de Python. De l'identification des tendances de température à la visualisation des précipitations, ce guide étape par étape est parfait pour toute personne intéressée par l'utilisation des techniques de science des données pour l'analyse météorologique. J'explorerai le code, la manipulation des données et les visualisations pour obtenir des informations pratiques.

Au Kenya, la météo joue un rôle essentiel dans de nombreux secteurs, notamment l'agriculture, le tourisme et les activités de plein air. Les agriculteurs, les entreprises et les organisateurs d’événements ont besoin d’informations météorologiques précises pour prendre des décisions. Cependant, les conditions météorologiques peuvent varier considérablement selon les régions, et les systèmes de prévision actuels ne fournissent pas toujours des informations localisées.

L'objectif de ce projet est de collecter des données météorologiques en temps réel à partir de l'API OpenWeatherMap et de l'API Météo pour différentes régions du Kenya. Ces données seront stockées dans une base de données et analysées à l'aide de Python pour découvrir des informations sur :-

• Tendances de température
• Modèles de précipitations - Conditions d'humidité et de vent

Dans ce projet, j'analyse un ensemble de données contenant des informations météorologiques pour différentes villes du Kenya. L'ensemble de données comprend plus de 3 000 lignes d'observations météorologiques, notamment la température, l'humidité, la pression, la vitesse du vent, la visibilité et les précipitations. En utilisant ces informations, nous visons à fournir des prévisions météorologiques précises et spécifiques à une région qui peuvent aider à la prise de décision dans des secteurs sensibles aux conditions météorologiques comme l'agriculture, le tourisme et même la gestion.

Aperçu de l'ensemble de données

L'ensemble de données a été structuré à l'aide de plusieurs colonnes :

• Datetime - Horodatage indiquant quand la météo a été enregistrée.
• Ville et Pays - Localisation de l'observation météo.
• Latitude et longitude - Coordonnées géographiques de l'emplacement.
• Température (Celsius) - La température enregistrée.
• Humidité (%) - Le pourcentage d'humidité dans l'air.
• Pression (hPa) - La pression atmosphérique en hectopascals.
• Vitesse du vent (m/s) - La vitesse du vent à ce moment-là.
• Pluie (mm) - La quantité de pluie mesurée en millimètres.
• Nuages ​​(%) - Le pourcentage de couverture nuageuse.
• Conditions météorologiques et description météorologique - Descriptions générales et détaillées de la météo (par exemple, « Nuages ​​», « Nuages ​​épars »).

C'est ainsi que les données sont structurées dans la base de données.

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Analyse exploratoire des données

La première étape de l'analyse impliquait une exploration de base des données.
_ Dimensions des données - L'ensemble de données contient 3 000 lignes et 14 colonnes.
_ Valeurs nulles - Données manquantes minimales, garantissant que l'ensemble de données était fiable pour une analyse plus approfondie.

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

À l'aide du code ci-dessus, nous avons calculé des statistiques récapitulatives pour les colonnes numériques, qui ont fourni des informations sur la plage, la moyenne et la propagation de la température, de l'humidité, de la pression, des précipitations et des nuages.

Visualisation des principales caractéristiques météorologiques

Pour mieux comprendre les caractéristiques météorologiques, nous avons tracé différentes distributions :

Répartition de la température

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

Cette répartition révèle la répartition générale des températures à travers les villes. Le tracé linéaire KDE donne une estimation fluide de la distribution de probabilité de la température.

Répartition des précipitations

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

Ce code analyse la répartition des précipitations dans les villes kenyanes.

Humidité, pression et vitesse du vent

Tracés de distribution similaires pour Humidité (%), Pression (hPa) et Vitesse du vent (m/s), chacun fournissant des informations utiles sur la variations de ces paramètres à travers l’ensemble de données.

Analyse des conditions météorologiques

Les conditions météorologiques (par exemple, « Nuages ​​», « Pluie ») ont été comptées et visualisées à l'aide d'un diagramme circulaire pour montrer leur répartition proportionnelle :

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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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!