文件名称：世界_天气_分析
文件大小：722KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 01:21:58
JupyterNotebook
世界_天气_分析 艾斯 这项研究的目的是根据天气条件和要访问的城市，满足就餐酒店和目的地的顾客要求。 使用Python库，Openweather和Google API密钥，我们可以使用Python可视化世界各地近2000个城市的天气，从而能够创建世界各地城市的代表性天气模型。 方法： 使用OpenWeatherMap进行API调用。 该呼叫用于检索纬度和经度，最高温度，湿度百分比，阴云百分比，风速和天气描述。 使用数据分析的piramide组织，我们生成了新的数据框，将其导出为.csv并用于第二次分析，我们对Vacation文件及其输入的期望温度范围在Vacation_Search.ipynb中执行了相同的分析从Vacation_Search文件夹中，根据输入的温度范围，它将过滤出目的地。 输出是带有标记和可用于构建行程文件的csv数据集的google地图。此外，对于行程文件，我们使
【文件预览】：
World_Weather_Analysis-main
----Vacation_Itinerary()
--------Vacation_Itinerary.ipynb(17KB)
--------WeatherPy_travel_map_markers.png(132KB)
--------WeatherPy_travel_map.png(173KB)
----Vacation_search()
--------WeatherPy_vacation.csv(19KB)
--------Vacation_Search..ipynb(30KB)
--------WeatherPy_vacation_map.png(165KB)
----README.md(1KB)
----random_numbers.ipynb(20KB)
----weather_data()
--------Fig4.png(43KB)
--------WeatherPy_Database.csv(53KB)
--------Fig2.png(44KB)
--------Fig3.png(39KB)
--------Fig1.png(44KB)
--------cities.csv(46KB)
--------Weather_Database.ipynb(79KB)