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Python 天气数据爬取与分析的方法主要包括以下几个步骤：
- 确定数据来源：选择一个合适的天气数据源，可以通过网站 API 获取天气数据，如中国气象数据网、气象数据云等。
- 爬取天气数据：使用 Python 的网络爬虫库，如 BeautifulSoup、Scrapy 等，通过 HTTP 请求获取天气数据的网页内容，并解析提取需要的数据。
- 数据清洗与处理：对获取的天气数据进行清洗和处理，如去除重复数据、处理缺失值等。可以使用 Python 的数据处理库，如 pandas、numpy 等进行数据清洗和预处理。
- 数据分析与可视化：使用 Python 的数据分析和可视化库，如 matplotlib、seaborn 等，对清洗后的数据进行统计分析和可视化展示，如绘制折线图、柱状图、热力图等，以便更好地理解和分析天气数据。
- 结果展示与报告：根据分析结果，可以生成报告或可视化图表，通过图表、表格等形式展示天气数据的变化趋势、关联性等，以便更直观地呈现分析结果。
总之，Python 天气数据爬取与分析的方法主要包括获取数据、清洗处理、统计分析和可视化展示等步骤，利用 Python 的相关库和工具能够快速高效地完成天气数据的爬取和分析任务。
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