(1)、小申在网上找到了某个气象信息接口,利用所学的爬虫知识将数据抓下来,保存为csv类型文件(文件名为"气象数据.csv"),供后期深入分析,请补全以下代码。
import requests
import pandas as pd
url="https://weather.cma.cn/***v1/query/pubished/daily/list?province=**"
re=
dic_txt=eval(re.text)['data']
df=pd.DataFrame(dic_txt)
(2)、小申采集的部分气象数据如图所示,他使用Python第三方库pandas提供的方法进行数据整理。经检查确认,对于同一天出现多条记录的情况,视为重复记录,只需保留其中的第一条。若读取的数据存放在变量df中,以下去重方法正确的是
日期 | 日平均气温 | 日平均相对湿度 | 日降水量 | 日平均风速 | 日照时数 |
1日 | 29.3 | 8 | 0 | 1.9 | 6.6 |
2日 | 29.8 | 8.7 | 5.4 | 0.9 | 7.9 |
3日 | 31.5 | 8.5 | 0 | 2 | 0 |
…… | |||||
30日 | 30 | 8.7 | 5 | 1.6 | 8 |
3日 | 30.8 | 8.6 | 0 | 2 | 0 |
31日 | 28.7 | 8.1 | 0 | 1.3 | 6.4 |
A. df.drop_duplicates(subset=[‘日期’],inplace=True)
B. df.drop_duplicates(keep=‘first’,inplace=True)
C. df.drop_duplicates(keep=‘last’,inplace=True)
D. df.drop_duplicates(subset=[‘日期’],keep=‘last’,inplace=False)
(3)、删除有缺失值的记录,若读取的数据存放在变量df中,将处理后的数据转存在mydf中,以下方法正确的是
日期 | 日平均气温 | 日平均相对湿度 | 日降水量 | 日平均风速 | 日照时数 |
1日 | 29.3 | 8 | 0 | 1.9 | 6.6 |
2日 | 29.8 | 8.7 | 5.4 | 0.9 | 7.9 |
5.3 | 6.2 | 0 | 2 | 0 | |
…… |
A. mydf=dropna(axis=1) B. mydf=df.isnull(axis=0) C. mydf.dropna(inplace=True) D. mydf=df.dropna()
(4)、小申把整理后的数据存储于“七月气象数据.csv”文件中。如图所示,他编写程序对这些数据进行分析,在“日平均气温”大于30的记录中,找出“日平均相对湿度”的最大值。请将程序填写完整。
import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_csv(七 月气象数据.csv', encoding='ansil') d=df['日平均气温'] mydf=df[ temp= np. print(temp) |
(5)、小申在撰写数据分析报告时,根据“2022年7月日平均气温”可视化图形,总结七月份日平均气温特点,如图所示,请在横线处进一步补充七月份日平均气温特点。

2022年七月份日平均气温在32℃及以上的有3天。
①
(6)、根据国家气象信息中心统计,气象大数据持续爆炸式增长,日增量40TB,气象部门已积累海量数据资源。到2022年总体规模达到200PB(1PB=1024TB),这体现出的大数据特征是
A.处理速度快 B.数据类型多 C.价值密度低 D.数据规模大
(7)、为了及时做好防暑降温工作,各城市气象部门及时预报天气气温,发布高温预警信息。小申采集了部分城市气象部门发布的某日14时气温预报数据,并设计了一个算法,统计发布橙色预警的城市数量。请参考下表,选择合适的框图分别填入
预警 | 气温范围 |
黄色预警 | 35℃≤气温<37℃ |
橙色预警 | 37℃≤气温<40℃ |
红色预警 | 气温≥40℃ |

A.



(8)、小申编写程序统计七月份日降水量不为0的天数,七月份每天的日降水量数据依次存放在列表slist中,请根据已有的语句完善程序代码。
slist=[0,5,4,0,0,1.3,0,0,0.9,0,0,53.8,0,0,0,58.6,10,0,0.3,0,0,0,0,0,0,0,12.2,0,0,2.9,0]
#在以下区域继续完善代码

#以下输出语句,无需修改
print(c)

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