meteostat…

This article provides a comprehensive guide to the Meteostat Python library, an essential tool for accessing and manipulating weather and climate data. It covers key features, installation, and a step-by-step guide on how to fetch and visualize data, including a practical example to plot the temperature for Frattaminore, Italy. The integration with Pandas and its user-friendly approach make it an invaluable asset for analysts, scientists, and weather enthusiasts alike.

Nel mondo della scienza dei dati, l’accesso a dati meteorologici affidabili è fondamentale per vari settori come l’agricoltura, l’energia e la ricerca ambientale. La libreria Meteostat in Python offre un potente strumento per accedere, manipolare e visualizzare dati meteorologici e climatici, facilitando così l’analisi del clima e delle condizioni meteorologiche.

L’installazione della libreria Meteostat si effettua semplicemente tramite pip:

pip install meteostat

Una volta installata, la libreria fornisce un’interfaccia per accedere ai dati meteorologici da varie fonti governative e pubbliche. Le classi chiave utilizzate nel codice sono Point e Monthly. La classe Point consente di specificare una posizione geografica attraverso le coordinate di latitudine e longitudine, mentre la classe Monthly consente di ottenere dati mensili per quel punto.

Ecco un esempio che dimostra come utilizzare queste classi per visualizzare i dati meteo di Frattaminore (provincia di Napoli) dal 1° gennaio 2016 al 1° agosto 2023:

import pandas as pd
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from meteostat import Point, Monthly
import ssl

ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# Set time period
start = datetime(2016, 1, 1)
end = datetime(2023, 8, 1)

# Create Point for Frattaminore
location = Point(40.9333, 14.2567)

# Get monthly data
data = Monthly(location, start, end)
data = data.fetch()

# Plot line chart including minimum and maximum temperature
plt.plot(data['tmax'], label='Temperatura massima')
plt.plot(data['tmin'], label='Temperatura minima')
plt.legend()
plt.title('Temperatura a Frattaminore dal 01/01/2016 al 01/08/2023')
plt.show()

Il codice inizia importando le librerie necessarie, tra cui pandas, datetime, matplotlib e Meteostat. La data di inizio e fine viene impostata usando l’oggetto datetime, che specifica l’intervallo di tempo per il quale si vogliono ottenere i dati.

La classe Point viene utilizzata per definire la posizione di Frattaminore attraverso le sue coordinate geografiche. Successivamente, la classe Monthly viene utilizzata per ottenere i dati mensili per quella posizione nel periodo specificato. I dati vengono quindi recuperati con il metodo fetch().

Infine, la libreria matplotlib viene utilizzata per tracciare i dati recuperati, visualizzando le temperature massime e minime nel periodo specificato.

La scelta di utilizzare Meteostat in combinazione con pandas e matplotlib offre un modo efficace e flessibile per ottenere, manipolare e visualizzare dati meteorologici. La sua integrazione con Pandas consente una manipolazione avanzata dei dati, mentre matplotlib offre potenti strumenti di visualizzazione.

La libreria Meteostat in Python rappresenta uno strumento essenziale per chiunque lavori con dati meteorologici. La facilità d’uso e la flessibilità offerte dalla libreria la rendono un punto di partenza ideale per analisti, scienziati e appassionati del meteo. Il codice presentato in questo articolo dimostra come sia possibile effettuare analisi dettagliate su una località specifica utilizzando dati storici mensili e visualizzarli attraverso un grafico.