import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["HarmonyOS Sans SC"]
%matplotlib inline

读取数据

data = pd.read_excel("气温历史数据.xlsx")
data.head()

	城市	日期	当日最高温	当日最低温	当日平均温
0	北京	2023-07-02	38.0	24.0	31.0
1	北京	2023-07-01	39.0	24.0	32.0
2	北京	2023-06-30	39.0	25.0	32.0
3	北京	2023-06-29	36.0	22.0	29.0
4	北京	2023-06-28	27.0	20.0	23.0

简单统计分析

data.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 27900 entries, 0 to 27899
Data columns (total 5 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype         
---  ------  --------------  -----         
 0   城市      27900 non-null  object        
 1   日期      27900 non-null  datetime64[ns]
 2   当日最高温   10032 non-null  float64       
 3   当日最低温   10032 non-null  float64       
 4   当日平均温   27900 non-null  float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(3), object(1)
memory usage: 1.1+ MB

data.groupby(by=["城市"]).apply(lambda e: e.sort_values("日期"))

		城市	日期	当日最高温	当日最低温	当日平均温
城市
上饶	24609	上饶	2019-01-01	NaN	NaN	2.5
	24608	上饶	2019-01-02	NaN	NaN	2.5
	24607	上饶	2019-01-03	NaN	NaN	3.8
	24606	上饶	2019-01-04	NaN	NaN	6.4
	24605	上饶	2019-01-05	NaN	NaN	6.3
...	...	...	...	...	...	...
青岛	6170	青岛	2023-06-28	28.0	23.0	25.0
	6169	青岛	2023-06-29	26.0	22.0	24.0
	6168	青岛	2023-06-30	28.0	21.0	24.0
	6167	青岛	2023-07-01	27.0	22.0	23.0
	6166	青岛	2023-07-02	25.0	23.0	24.0

27900 rows × 5 columns

# 是否存在缺失日期
date_range = pd.date_range(start=data["日期"].min(),end=data["日期"].max(),freq='D')
data["日期"].isin(date_range).value_counts()

True    27900
Name: 日期, dtype: int64

# 画图
n_city = data["城市"].nunique()
fig, ax = plt.subplots(2,n_city, figsize=(49,4))
for i,city in enumerate(data["城市"].unique()):
    city_data = data[data["城市"]==city].sort_values("日期")
    ax[0][i].boxplot([city_data["当日最低温"],city_data["当日平均温"],city_data["当日最高温"]],
                medianprops={'color': 'red', 'linewidth': '1.5'},
                showmeans=True,
                meanline=True,
                flierprops={"marker": "o", "markerfacecolor": "red", "markersize": 10},
                labels=["dMinT","dMeanT","dMaxT"]
               )
    date_interval = city_data["日期"].max()-city_data["日期"].min()
    date_interval = str(date_interval).split(" ")[0]
    ax[0][i].set_title(str(city)+" "+date_interval+"days")

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.scatter(data["日期"],data["当日最低温"])

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.scatter(data["日期"],data["当日平均温"])

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.scatter(data["日期"],data["当日最高温"])

data[data["城市"]=="长沙"].sort_values("日期").to_excel("长沙.xlsx")
data[data["城市"]=="南京"].sort_values("日期").to_excel("南京.xlsx")

# 检查是否存在空值
data.isnull().sum()

城市           0
日期           0
当日最高温    17868
当日最低温    17868
当日平均温        0
dtype: int64

异常值处理

q3 = data["当日平均温"].quantile(0.75)
q2 = data["当日平均温"].median()
q1 = data["当日最高温"].quantile(0.25)
iqr = q3 - q1
ub = q3 + 1.5 * iqr
lb = q1 - 1.5 * iqr
data.loc[ data["当日平均温"] > ub, ["当日平均温"] ] = q2
data.loc[ data["当日平均温"] < lb, ["当日平均温"] ] = lb

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.scatter(data["日期"],data["当日平均温"])

for i,city in enumerate(data["城市"].unique()):
    city_data = data[data["城市"]==city].sort_values("日期")
    ax[1][i].boxplot([city_data["当日最低温"],city_data["当日平均温"],city_data["当日最高温"]],
                medianprops={'color': 'red', 'linewidth': '1.5'},
                showmeans=True,
                meanline=True,
                flierprops={"marker": "o", "markerfacecolor": "red", "markersize": 10},
                labels=["dMinT","dMeanT","dMaxT"]
               )
    date_interval = city_data["日期"].max()-city_data["日期"].min()
    date_interval = str(date_interval).split(" ")[0]
    ax[1][i].set_title(str(city)+" "+date_interval+"days")
fig.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0, h_pad=0)
fig.savefig("城市.svg", bbox_inches="tight")
fig