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Python库:【Tableau】气候数据可视化

  • 2026-10-04 08:34:05
Python库:【Tableau】气候数据可视化

本文作者:邓奕 中南财经政法大学统计与数学学院

本文编辑:梁莹

本文主编:兰博文

Stata and Python 数据分析

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01
  导言  
在气候数据分析中,我们常常面临这样的困境:原始数据格式杂乱,直接导入Tableau难以进行有效的可视化。本文将展示如何通过Python进行数据预处理,再结合Tableau的强大可视化能力,打造专业级的气候数据分析仪表板。本文将以武汉市2024年气候数据为例,完整展示从数据处理到最终可视化的全流程。
02
  数据准备  

我们以武汉市2024年逐日气象观测数据为例进行示范。

数据来源:美国国家海洋和大气管理局(NOAA)全球历史气候网络日值数据集。

数据范围:2024年1月1日-2024年12月31日。

原始指标:温度、最高温度、最低温度、湿度、降水量等核心气象要素。

03
  Python数据预处理  
(一)数据读取
首先,读取数据:
import pandas as pdimport numpy as np# 读取数据df = pd.read_csv('D:/日常文件/stata与python/武汉2024年逐日气象数据.csv')
(二)数据清洗与插补
由于原始数据使用特定数值(如999.9)表示缺失值,这些"伪数据"如果不处理,会严重影响后续分析结果的准确性,因此将NOAA标准的缺失值标记转换为nan:
df.replace({999.9: np.nan, 9999.9: np.nan, 99.99: np.nan}, inplace=True)
接着,检查数据是否有缺失值:
print(df_clean.isnull().sum())
结果显示,气压(hpa)有10个缺失值,降水量(mm)有3个缺失值。进一步完成前后值插值:
numeric_cols = ['温度(℃)', '最高温度(℃)', '最低温度(℃)', '湿度(%)',                '风速(m/s)', '气压(hpa)', '能见度(km)', '降水量(mm)']df[numeric_cols] = df[numeric_cols].interpolate(method='linear', limit_direction='both')
替换缺失值标记后再次统计缺失值,确保无缺失值:
print(df[numeric_cols].isnull().sum())
确保日期格式正确后,查看前5行数据:
df_clean['日期'] = pd.to_datetime(df_clean['日期'])print(df.head())
结果如图所示:
(三)特征工程

特征工程是机器学习和大数据分析中的关键步骤,其目的是从原始数据中提取更有信息量的特征,从而提高模型的性能和可解释性。同时,特征工程可以降低计算成本,去除冗余或无关的特征,减少数据维度。

在气候数据分析中,特征工程也尤为重要。比如原始气象数据只能反映表面现象,但通过特征工程可以实现从天气尺度到气候尺度的跨尺度分析,进一步挖掘深层气候规律。其次,精心设计的特征可以使可视化图表更加直观。

因此,我们提取了基本的年月日信息,还创建了高温日数、低温日数、暴雨日数等衍生特征:

# 时间维度特征df['年份'] = df['日期'].dt.yeardf['月份'] = df['日期'].dt.monthdf['季度'] = df['日期'].dt.quarterdf['星期'] = df['日期'].dt.dayofweek# 季节分类def get_season(month):    if month in [3, 4, 5]:        return '春季'    elif month in [6, 7, 8]:        return '夏季'    elif month in [9, 10, 11]:        return '秋季'    else:        return '冬季'df['季节'] = df['月份'].apply(get_season)# 天气现象标记df['是否降水日'] = (df['降水量(mm)'] > 0.1).astype(int)df['是否高温日'] = (df['最高温度(℃)'] >= 35).astype(int)df['是否低温日'] = (df['最低温度(℃)'] <= 0).astype(int)df['是否暴雨日'] = (df['降水量(mm)'] >= 50).astype(int)# 季节极端天气统计seasonal_extremes = df.groupby(['年份', '季节']).agg({    '是否高温日': 'sum',    '是否低温日': 'sum',    '是否暴雨日': 'sum',}).reset_index()seasonal_extremes.columns = ['年份', '季节', '高温日数', '低温日数', '暴雨日数']
(四)创建聚合数据集
由于原始日值数据包含大量高频波动,掩盖了长期气候信号,具有局限性。因此通过聚合月度数据和季节数据来为可视化提供更清晰的时间尺度,突出气候趋势,实现从微观到宏观的全面分析。
# 月度聚合数据monthly_data = df.groupby(['年份', '月份']).agg({    '温度(℃)': ['mean', 'max', 'min', 'std'],    '最高温度(℃)': 'max',    '最低温度(℃)': 'min',    '降水量(mm)': 'sum',    '湿度(%)': 'mean',    '风速(m/s)': 'mean',    '是否降水日': 'sum',    '是否高温日': 'sum'}).round(2)# 扁平化列名monthly_data.columns = ['月均温', '月最高温', '月最低温', '温度标准差',                        '月极端高温', '月极端低温', '月总降水', '月均湿度',                        '月均风速', '降水日数', '高温日数']monthly_data = monthly_data.reset_index()# 季节聚合数据seasonal_data = df.groupby(['年份', '季节']).agg({    '温度(℃)': 'mean',    '最高温度(℃)': 'max',    '最低温度(℃)': 'min',    '降水量(mm)': 'sum',    '湿度(%)': 'mean'}).round(2)seasonal_data.columns = ['季节均温', '季节最高温', '季节最低温', '季节总降水', '季节均湿']seasonal_data = seasonal_data.reset_index()
(五)导出Tableau可用格式
数据处理完毕后,保存数据文件,接下来就可以进行Tableau的可视化操作啦!
# 导出日度详细数据df.to_csv('武汉2024气候数据_日度详细.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')# 导出月度聚合数据monthly_data.to_csv('武汉2024气候数据_月度统计.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')# 导出季节数据seasonal_data.to_csv('武汉2024气候数据_季节统计.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')# 导出季节极端天气数据seasonal_extremes.to_csv('武汉2024极端天气季节统计.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
04
  Tableau可视化  
(一)Tableau介绍
Tableau是一款商业智能工具软件,作为数据分析可视化工具,支持通过拖放界面连接电子表格、数据库及云服务等数据源,用户无需编程即可生成图表。
(二)绘制步骤

本文以“季节温度降水分布图”为例讲解在Tableau中的绘制流程:

1.打开Tableau,点击“文本数据”后选择我们要分析的季节数据

2.把“季节”拖入列标签

3.把“季节总降水”“季节均温”拖入行标签,二者的标记类型分别设置为“条形图”和“线”,二者都设置为平均值度量

4.把“季节总降水”拖入左边标记卡的“颜色”中,这样就可以实现不同的颜色设置,这里我们随机选择一个颜色搭配

5.点击左边标记卡中“季节均温”,把颜色设置为蓝色

6.右击标题“季节温度降水分布”,选择“设置标题格式”,在标题的“阴影”设置中选择底色

利用Python处理后的数据集,我们在Tableau绘制了温度变化趋势图、降水日历热力图、月度温度降水分布图、季节温度降水分布图、月度湿度统计图、月度风速统计图和季节极端天气统计图。最终的Tableau仪表板可视化效果展示如下:

05
  结语  
以上就是本次为大家分享的基于Python+Tableau的气候数据可视化,经过对武汉市2024年气候数据的处理实践,我们见证了Python与Tableau强强联合带来的预处理与可视化的完美分工,是计算能力与交互体验的深度融合,希望对大家有帮助。Tableau中的美化功能还有很多,期待大家慢慢探索!

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