全球气温变迁：一个多世纪的数据分析
1. 数据集选择与获取
数据可以从NASA的GISTEMP数据集获取，通常提供的格式有TXT和CSV。我们假设数据是以CSV格式提供。
2. 数据预处理
使用Python的pandas库读取数据并进行预处理。
import pandas as pd
# 加载数据
data_path = 'path/to/your/dataset.csv'
df = pd.read_csv(data_path)
# 检查前几行数据
print(df.head())
# 检查数据类型
print(df.dtypes)
# 处理缺失值
df.dropna(inplace=True)
# 数据转换：将日期转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['year'].astype(str), format='%Y') # 假设'year'是年份列
3. 探索性数据分析（EDA）
使用pandas进行统计描述，并利用matplotlib和seaborn进行数据可视化。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 统计描述
print(df.describe())
# 时间序列图
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(df['date'], df['temperature_anomaly']) # 假设'temperature_anomaly'是温度异常列
plt.title('Global Temperature Anomaly Over Time')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Temperature Anomaly (°C)')
plt.show()
# 箱形图：显示每十年的温度异常分布
df['decade'] = (df['year'] // 10) * 10
sns.boxplot(x='decade', y='temperature_anomaly', data=df)
plt.title('Temperature Anomaly by Decade')
plt.show()
4. 数据可视化
进一步的可视化可能包括热力图或地理分布图，这需要额外的数据处理和地理坐标信息。
# 地理分布图（假设你有经纬度数据）
# 这里只是示意，具体的绘图代码会更复杂
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(df.pivot_table(index='latitude', columns='longitude', values='temperature_anomaly'), cmap='coolwarm')
plt.title('Heatmap of Temperature Anomaly')
plt.show()
5. 报告撰写
报告撰写不涉及代码，但你应当在报告中包括上述代码的输出结果，如图表和统计分析。
6. 存储与分享
使用Git将代码和数据存储在GitHub或其他版本控制平台上。
# 初始化git仓库
git init
git add .
git commit -m "Initial commit"
# 将项目推送到GitHub
git remote add origin https://github.com/yourusername/yourproject.git
git push -u origin master
请记得在你的代码中替换path/to/your/dataset.csv、year、temperature_anomaly、latitude、longitude等占位符为实际数据集中的列名。同时，确保你已经安装了pandas, matplotlib, 和 seaborn库。如果没有安装，可以使用pip install pandas matplotlib seaborn命令安装。