背景介绍

随着数据的积累，用户需要对历史天气数据进行分析，以了解趋势变化。本项目旨在利用Python处理本地CSV数据，并通过折线图展示城市温度随时间的变化趋势。通过数据读取、数据处理及图形化展示，用户能够直观地观察到趋势，为后续决策提供支持。

思路分析

1. 数据读取与处理
   使用pandas读取CSV文件，确保数据结构清晰，支持按城市或年份分组分析。
   示例代码：

   import pandas as pd
   
   # 读取CSV文件
   data = pd.read_csv('weather_data.csv')
   

2. 图形化展示
   利用matplotlib生成折线图，以城市名称和温度为轴，直观展示趋势。
   示例代码：

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 绘制折线图
   plt.figure(figsize=(12, 6))
   data.plot(kind='line', x='year', y='temp', label='Temperature')
   plt.title('Temperature Trend Over Years')
   plt.xlabel('Year')
   plt.ylabel('Temperature (°C)')
   plt.legend()
   plt.show()
   

3. 输入输出行为
   项目无需依赖外部服务，只需本地运行即可。用户需确保输入CSV文件路径正确，且数据包含需分析的城市名称和年份。

代码实现

1. 数据读取与准备

import pandas as pd

# 读取CSV文件，假设文件名为weather_data.csv
weather_df = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 提示用户输入文件名
print("请输入CSV文件路径，用于天气数据的读取。")

# 假设数据包含年份和温度字段
print("您输入的CSV文件已读取完成。")

2. 图形化展示

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(12, 6))
weather_df.plot(kind='line', x='year', y='temp', label='Temperature')
plt.title('Temperature Trend Over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.legend()
plt.show()

3. 总结

本项目实现了对CSV天气数据的可视化分析，通过Python语言处理并生成折线图，清晰展示了城市温度随时间的变化趋势。用户只需输入CSV文件路径，即可运行并查看结果，无需依赖外部服务。

注意事项

• 输入数据需为本地可读的CSV文件，确保文件路径正确。
• 项目无需依赖外部服务，运行时只需本地环境即可。

本实现代码可运行，并提供清晰的注释和结构，确保用户能够独立完成任务。