【Python入門】Pythonを使った気象データ分析 - 第二弾 - Avinton Japan
DataFrame形式の気温データをグラフで視覚化する DataFrameのplotメソッドを使ってDataFrameの最低気温データをグラフで視覚化します。 最初にJupyter Notebook内でグラフを表示させるためのマジックコマンドを実行します。 %matplotlib inline このままplotメソッドを呼び出すと、1つのグラフに各年の気温データが横に並んで表示されます。 また、凡例と横軸にはDataFrameのヘッダーが表示されます。 凡例は「最低気温(℃)」、横軸は「年月日」ですが、日本語のため文字化けして□が表示されます。 df.plot() このままでは、各年の気温データの比較が難しいので、各年の気温データを重ねて表示させます。 各年ごとにplotメソッドを呼び出してplotメソッドのaxパラメーターに格納していくと、各年の気温データを重ねて表示できます。 また、D
気象×Python 〜天気データ取得からスペクトル解析まで〜 - Qiita
これまでの記事で気象庁のデータの扱い方をいくらか取り上げてきましたが、また違ったデータ取得方法（現状、この方法が一番効率的）を実践し、取得したデータの解析も軽くしていこうと思います。 ＜過去の記事＞ ・気象×Python 〜AMeDASの地点データ自動取得〜 https://qiita.com/OSAKO/items/264c77b70843045bc12b ・気象×Python 〜AMeDASの地点データ自動取得（番外編）〜 https://qiita.com/OSAKO/items/505ecee67df424963e53 ・気象×Ruby 〜Mechanizeを使ってRubyスクレイピング〜 https://qiita.com/OSAKO/items/3c1cac0b5448be9ab243 1. クローリング ▶以下のような表形式で埋め込まれている数値 or 文字列を一気に取得した
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