项目描述

本项目的任务是处理和分析中国各个城市的天气数据。具体任务分为以下几个步骤：

1. 合并城市天气数据：

   • 从文件夹中读取各个城市各个月份的天气数据。
   • 将所有城市所有月份的数据合并到一个名为 cn_temperature.csv 的全国天气数据表中。
   • 数据表字段包括：id, 城市, 日期, 最高温, 最低温, 天气, 风力风向, 空气质量指数。

2. 合并经纬度数据：

   • 将中国城市经纬度表与 cn_temperature.csv 合并，增加城市经纬度信息。
   • 合并后字段包括：id, 城市, 日期, 最高温, 最低温, 天气, 风力风向, 空气质量指数, 经度, 维度。

3. 数据清理和转换：

   • 将数据中的日期列分割为日期和星期两列。
   • 将风力风向列分割为风力和风向两列。
   • 将最高温和最低温列去掉度符号并转化为数字类型。

4. 计算温度统计：

   • 计算每个城市每月的最高温、最低温和平均气温。

5. 增加舒适度列：

   • 根据最低温数据，增加一列舒适度信息。
   • 其中18~25度为舒适，18度以下为较冷，25度以上为较热。

6. 计算舒适天气天数：

   • 计算每个城市每年舒适天气的天数。

使用的Python库

为了完成上述任务，项目中可能会使用以下Python库：

• pandas：用于数据读取、处理和分析。
• numpy：用于数值计算。
• datetime：用于处理日期和时间数据。