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【华体会】Power BI 中分析近年沈阳每月13日的最低气温

本文摘要:昨天沈阳天气降温10度,最低气温已经到了零下十度,真的很冷,很多多少车主忘记换防冻玻璃水的,预计水壶都被冻住了,赶快找个暖库等融化了,把玻璃水都用掉吧。我们就想知道,这个零下10度在历史同期是不是最冷的一天了数据抓取首先还是要抓取历史天气数据,然后才气举行分析,许多天气网站都提供历史数据的查询,我们找到一个花样完美的网站,抓取就会轻松。 这个就很不错,直接是网页的表格结构,直接可抓。用这个单页的抓取建立抓取函数。 用这个单页的抓取建立抓取函数。

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昨天沈阳天气降温10度,最低气温已经到了零下十度,真的很冷,很多多少车主忘记换防冻玻璃水的,预计水壶都被冻住了,赶快找个暖库等融化了,把玻璃水都用掉吧。我们就想知道,这个零下10度在历史同期是不是最冷的一天了数据抓取首先还是要抓取历史天气数据,然后才气举行分析,许多天气网站都提供历史数据的查询,我们找到一个花样完美的网站,抓取就会轻松。

这个就很不错,直接是网页的表格结构,直接可抓。用这个单页的抓取建立抓取函数。

用这个单页的抓取建立抓取函数。结构年月的列表,开始抓取:展开后,清洗数据,加载到Power BI中就可以了:气温2就是最低气温。

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Power BI 分析我们先做一个各年各月13日最低气温的折线图:要用到日期的条理结构:月份做轴,年份做图例,日做筛选,单选13日。效果就是这样的:我们可以看到2014与2019年的11月13日都是零下10度,我们筛选了一下2014与2019年:9、10、11三个月的最低气温都是相同的。

为了各年的11月13日最低气温看的更直观些,我们再来做一个条形图:年做轴与图例,这样就可以与左边的折线图的图例颜色保持一致,月用来做筛选,选11月日用来做筛选,选13日最低气温作值效果如下,这个图就默认根据年的顺序排列:两图放在一起就是这个效果:通过这个例子,大家可以相识:日期的条理结构,可以作为单独字段来使用,筛选器:有三个级此外筛选器,如果要各个视觉工具互不影响的筛选,就要用视觉工具筛选器,多个视觉工具联动,就要用页面级筛选器,如果要这个文件中的所有视觉工具都受筛选器影响,就要用到所有页面筛选器。


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